江南大学程峰获国家专利权
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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于改进残差和GRF特征融合的故障诊断方法及系统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：CN120804895B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511288573.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于改进残差和GRF特征融合的故障诊断方法及系统是由程峰;王道帅;吴伏家;蒋红琰;黄恩设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进残差和GRF特征融合的故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进残差和GRF特征融合的故障诊断方法及系统，所述方法包括对多源传感器信号整合；利用核主成分分析降维；采用改进残差网络、LSTM和Transformer并行提取特征；对各支路输出进行归一化与投影变换后，采用动态门控权重机制进行特征加权融合，并利用门控递归单元强化时序建模能力；最后引入阶段标记嵌入和动态缩放处理，通过全连接层和Softmax分类输出诊断结果；本发明融合了多传感器时频域全局与局部信息，显著提升了滚动轴承复杂故障的诊断精度。
本发明授权基于改进残差和GRF特征融合的故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进残差和GRF特征融合的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、对来自多个传感器的原始信号进行整合与标准化处理，形成多通道数据集；利用核主成分分析方法对所述多通道数据集进行非线性特征提取与降维，得到低维融合特征矩阵； 步骤S2、将所述低维融合特征矩阵分别输入三条并行的特征提取支路：第一支路采用包含快速傅里叶卷积模块的残差网络进行特征提取；第二支路采用长短期记忆网络进行特征提取；第三支路采用Transformer编码器进行特征提取； 步骤S3、对三条支路输出的特征进行归一化与投影变换；计算各支路特征间的动态门控权重，并对各特征进行加权融合，生成融合后的特征向量； 步骤S4、利用门控递归单元对融合后的特征向量进行递归处理；引入阶段标记嵌入，并对特征向量进行动态缩放； 步骤S5、将处理后的特征向量输入全连接层，通过Softmax函数进行分类，输出故障诊断结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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