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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种基于改进端到端ResNet-BiLSTM双通道模型的设备故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115392333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210176360.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进端到端ResNet-BiLSTM双通道模型的设备故障诊断方法是由季海鹏;孙跃华;刘晶;赵佳设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进端到端ResNet-BiLSTM双通道模型的设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进端到端ResNet‑BiLSTM双通道模型的设备故障诊断方法，具体包括下述步骤：S1.采用加速度传感器采集原始一维时序性故障数据，简单归一化后作为模型的输入；S2.构建改进的端到端ResNet‑BiLSTM双通道故障诊断模型，将归一化后信号输入ResNet模型和BiLSTM模型两个通道；S3.构造1DECANet模块并将其与ResNet模型通道串联；S4.采用Concatenate机制将双通道提取特征融合，利用Softmax分类器输出设备故障的诊断结果，本发明涉及深度学习中双通道模型构建及工业设备故障诊断技术领域。该端到端双通道模型的设备故障诊断方法，通过针对工业互联网领域中故障诊断数据存在非平衡性和隐性特征难以提取问题，构建改进的端到端ResNet‑BiLSTM双通道故障诊断模型，有效提高机械设备故障诊断效率。

本发明授权一种基于改进端到端ResNet-BiLSTM双通道模型的设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进端到端ResNet-BiLSTM双通道模型的设备故障诊断方法，其特征在于：具体包括以下步骤： S1、采用加速度传感器对原始振动加速度一维时序性数据进行采集，简单归一化处理后作为端到端诊断模型的输入； S2、构建ResNet模型通道对原始信号的隐性非明显特征进行深层次挖掘与提取； S3、构建1DECANet模块并与ResNet模型通道串联，对深浅层数据特征进行跨通道交互，作为改进后的ResNet特征提取通道； S4、构建栈型BiLSTM模型通道对原始故障数据的时序相关性特征进行提取，加入批归一化层和Dropout层避免该模型通道过拟合； S5、搭建端到端双通道诊断模型，在全连接层对改进后的ResNet模型通道和栈型BiLSTM模型通道提取的数据特征采用Concatenate机制融合； S6、利用FocalLoss损失函数协调训练样本数据非平衡、挖掘难分样本隐性特征，实现双通道诊断模型训练的参数更新； S7、采用Softmax函数进行多种故障信号数据的分类，实现非平衡故障信号的精确诊断。

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