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龙图腾网获悉宁波力斗智能技术有限公司申请的专利一种融合图域编码与残差神经网络的风机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：CN115753036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211109911.9，技术领域涉及：G01M13/00；该发明授权一种融合图域编码与残差神经网络的风机故障诊断方法是由邵凯旋;刘慧设计研发完成，并于2022-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图域编码与残差神经网络的风机故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合图域编码与残差神经网络的风机故障诊断方法，属于风机故障诊断技术领域，包括：采集风机的多种状态下的振动信号；将每种振动信号分成多段子信号；利用精细递归图将每个一维时域子信号编码成二维图域，以反映信号内部独特的结构特征；将图域特征按比例划分为训练集和测试集；利用残差神经网络从训练集中学习图域纹理与故障之间的非线性关系，进而构建智能故障诊断模型；然后将测试集输入到训练完成的残差神经网络中，完成对风机的故障诊断。本发明能够准确辨别出风机故障类型，并为风机的运行维护提供了有力依据，保证了风电机组可靠稳定运行。

本发明授权一种融合图域编码与残差神经网络的风机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种融合图域编码与残差神经网络的风机故障诊断方法，其特征在于，包括： 1采集风机的多种状态下的振动信号，所述振动信号为运行中风机以及风电厂记录的不同运行状态的历史数据，根据状态类别设置标签，标签的个数等于状态的类别数，具体包括正常态、断齿、基座破裂、齿损伤、齿轮箱故障及发电机故障； 2将每种振动信号分成不重叠且长度相等的子信号； 3对每种振动信号对应的各子信号进行相空间重构，嵌入维数d=3，时延τ=1，得到每种振动信号对应的相空间中的嵌入样本序列；采用欧式距离计算相空间中所有成对嵌入样本序列之间的相似距离；计算相空间向量的趋势信息，根据相似距离和趋势信息，计算精细递归矩阵，并将精细递归矩阵编码成二维纹理图域； 4将二维纹理图域特征按比例划分为训练集和验证集； 5变换二维纹理图域大小为224×224，作为ResNet18残差神经网络的输入，优化器为SGD，初始学习率1e-4，batchsize=32，Maxepoch=100；输入训练集，选择交叉熵作为损失函数和梯度下降法训练ResNet18网络，构建智能故障诊断模型； 6将测试集输入到训练完成的残差神经网络中，完成对风机的智能故障诊断。

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