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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于多层复合域适配的稀疏分类的轴承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：CN115905834B 。

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：202211412249.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于多层复合域适配的稀疏分类的轴承故障诊断方法是由赵兴涛;李强设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层复合域适配的稀疏分类的轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多层复合域适配的稀疏分类的轴承故障诊断方法，属于机械故障诊断领域，包括采集不同工况下已知故障和未知故障的滚动轴承的振动数据，对得到的源域和目标域滚动轴承振动数据进行小波变换得到二维时频图；构建包括深度特征提取模块、域分布差异模块和标签一致稀疏分类模块的Coral‑MMD多层复合域适配的标签一致稀疏分类网络；将得到的已知故障状态的源域数据和一部分未知故障状态的目标域数据作为输入训练网络；最后将得到的目标域中其余数据输入到训练好的网络，由网络的标签一致稀疏分类模块得到输入数据对应的状态标签，实现不同工况下滚动轴承故障诊断。本发明可以实现变工况下的滚动轴承故障诊断，提高诊断精度。

本发明授权一种基于多层复合域适配的稀疏分类的轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层复合域适配的稀疏分类的轴承故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： S1，采集不同运行工况下的不同故障状态的滚动轴承的振动时域信号，并把对采集到的时域信号进行滤波处理去除所述时域信号中的噪声，对去噪后的时域信号进行小波变换，获得与时域信号对应的二维时频图； 已知运行工况下采集的已知故障状态的滚动轴承的时域信号构成源域，其他运行工况下采集的未知故障状态的滚动轴承的振动时域信号构成目标域； S2，构建Coral-MMD多层复合域适配的标签一致稀疏分类网络；所述Coral-MMD多层复合域适配的标签一致稀疏分类网络包括深度特征提取模块、域分布差异模块和标签一致稀疏分类模块； S3，将S1中得到的已知故障状态的源域数据和一部分未知故障状态的目标域数据作为输入，将源域数据中每个二维时频图对应的故障状态作为标签一致稀疏分类模块的期望输出，通过每个二维时频图对应的故障状态标签及预测标签确定状态分类损失值以及分类精度； 通过计算源域和目标域的特征的分布均值的最大差异及特征协方差之间的距离确定域分类损失值； 通过所述状态分类损失值和域分类损失值对S2中构建的Coral-MMD多层复合域适配的标签一致稀疏分类网络参数进行多次迭代调整，从而得到训练好的Coral-MMD多层复合域差异标签一致稀疏分类网络模型； S4，将S1中得到的目标域中其余数据输入到训练好的Coral-MMD多层复合域适配的标签一致稀疏分类网络，由所述标签一致稀疏分类模块得到所述输入数据对应的状态标签，实现不同工况下滚动轴承故障诊断。

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