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龙图腾网获悉河钢数字技术股份有限公司;雄安威赛博智能科技有限公司申请的专利轴承故障诊断模型的训练方法、轴承故障诊断方法及装置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：CN117890111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202311786697.5，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权轴承故障诊断模型的训练方法、轴承故障诊断方法及装置是由刘培培;潘志威;张公政;张宇;胡梦雅;黄泽阳;王建业;杜利达设计研发完成，并于2023-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本轴承故障诊断模型的训练方法、轴承故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本申请适用于轴承故障诊断技术领域，提供了轴承故障诊断模型的训练方法、轴承故障诊断方法及装置，该轴承故障诊断模型的训练方法包括：获取第一轴承的振动信号、温度信号、转速信号，以及第一电机的工况信号，第一电机为第一轴承的驱动电机；提取振动信号的初始频域特征，并将初始频域特征和振动信号融合，得到第一融合特征；将第一融合特征、温度信号、转速信号、第一电机的工况信号融合，得到第二融合特征；基于第二融合特征，对预先建立的轴承故障诊断模型进行训练，得到训练好的轴承故障诊断模型；其中，预先建立的轴承故障诊断模型的输入数据为第二融合特征，训练标签包括第一轴承的故障类型。本申请能够有效提高轴承故障诊断的准确率。

本发明授权轴承故障诊断模型的训练方法、轴承故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种轴承故障诊断模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一轴承的振动信号、温度信号、转速信号，以及第一电机的工况信号，所述第一电机为所述第一轴承的驱动电机； 提取所述振动信号的初始频域特征，并将所述初始频域特征和所述振动信号融合，得到第一融合特征；将所述第一融合特征、所述温度信号、所述转速信号、所述第一电机的工况信号融合，得到第二融合特征； 基于所述第二融合特征，对预先建立的轴承故障诊断模型进行训练，得到训练好的轴承故障诊断模型；其中，所述预先建立的轴承故障诊断模型的输入数据为所述第二融合特征，训练标签包括所述第一轴承的故障类型；所述训练好的轴承故障诊断模型用于基于目标轴承的振动信号、温度信号、转速信号，以及第二电机的工况信号对所述目标轴承进行故障诊断；其中，所述第二电机为所述目标轴承的驱动电机； 所述预先建立的轴承故障诊断模型包括编码器和第一全连接层；其中，所述编码器为多个，且多个所述编码器依次连接，最后一个编码器与所述第一全连接层相连； 所述第二融合特征包括第一数据和第二数据，所述第一数据为带标签的第二融合特征，所述第二数据为不带标签的第二融合特征； 所述基于所述第二融合特征，对预先建立的轴承故障诊断模型进行训练，包括： 将所述第一数据和所述第二数据输入第一个编码器，依次经过多个编码器处理后，得到最后一个编码器输出的第三数据和第四数据，所述第三数据为所述第一数据对应的特征向量，所述第四数据为所述第二数据对应的特征向量； 将所述第三数据和所述第四数据进行余弦相似度计算，基于计算结果，采用标签传播算法为所述第四数据赋予伪标签，得到第五数据； 将所述第三数据和所述第五数据输入至所述第一全连接层，得到所述第一全连接层输出的诊断结果； 采用标签平滑损失函数计算所述第一全连接层输出的诊断结果的误差，并通过Adam优化器更新所述预先建立的轴承故障诊断模型的参数。

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