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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利用于滚动轴承的多传感器信息融合故障诊断的系统及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：CN119557780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411460157.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权用于滚动轴承的多传感器信息融合故障诊断的系统及方法是由朱永生;林昙涛;薛怡然;任智军;闫柯;洪军设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于滚动轴承的多传感器信息融合故障诊断的系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于滚动轴承的多传感器信息融合故障诊断的系统及方法，同时连续采集M个传感器的传感器信号，并按时间段划分得到I+J个样本，将其划分为训练集和验证集构建多传感器信息融合网络结构搜索空间SA＝SO×SP以及用于控制所述多传感器信息融合网络结构搜索空间SA的多传感器信息融合网络结构参数αA＝{αO,αP}，采用训练集和验证集同时对中得到的神经网络结构搜索空间SA的多传感器信息融合网络结构参数αA＝{αO,αP}和权重参数w进行更新，通过同时对特征提取单元和融合开始层进行搜索，得到最优多传感器融合网络结构SA*，使得网络搜索过程中的计算量减小，效率大幅提升，解决了当前滚动轴承多传感器信息融合故障诊断方法设计依赖人工经验与大量实验试错的过程繁琐问题。

本发明授权用于滚动轴承的多传感器信息融合故障诊断的系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于滚动轴承的多传感器信息融合故障诊断的方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1，同时连续采集M个传感器的传感器信号，并按时间段划分得到I+J个样本，将其划分为训练集和验证集 其中： 表示训练集中的第i个样本，每个样本包括一个时间段内M个传感器的传感器信号及其标签； 表示验证集中的第j个样本，每个样本包括一个时间段内M个传感器的传感器信号及其标签； 为训练集中第i个样本中的M个传感器的传感器信号，m为传感器的序号 为验证集中第j个样本中的M个传感器的传感器信号，m为传感器的序号； 为第i个样本中第m个传感器的传感器信号； 为第j个样本中第m个传感器的传感器信号； 为第i个样本中的M个传感器的传感器信号的标签，为轴承故障类别； 为第j个样本中的M个传感器的传感器信号的标签，为轴承故障类别； 步骤2，构建多传感器信息融合网络结构搜索空间SA＝SO×SP以及用于控制所述多传感器信息融合网络结构搜索空间SA的多传感器信息融合网络结构参数αA＝{αO,αP}，构建滚动轴承分类器h·； 其中，SO表示特征提取单元搜索空间，SP表示融合策略搜索空间，αO表示用于控制特征提取单元搜索空间SO的结构参数，αP表示用于控制融合策略搜索空间SP的结构参数； 步骤3，采用训练集和验证集同时对步骤2中得到的神经网络结构搜索空间SA的多传感器信息融合网络结构参数αA＝{αO,αP}和权重参数w进行更新，得到最优多传感器融合网络结构SA*； 其中： 表示从带有多传感器信息融合网络结构参数αA＝{αO,αP}的特征提取单元搜索空间SA中使用搜索策略抽取一种可能的特征提取单元网络结构S； w表示可能的特征提取单元网络结构S的权重参数； 为使用验证集Dval的分类交叉熵损失； 为使用训练集Dtrn的分类交叉熵损失； 步骤4，采集待诊断场景中的多传感器信号，并将其输入至最优多传感器融合网络结构SA*中，得到滚动轴承故障诊断结果

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