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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利零序电流和振动信号融合最优传输的传动链跨域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：CN120873986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511382978.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权零序电流和振动信号融合最优传输的传动链跨域诊断方法是由刘朝华;龙俊杰;吕明阳;刘侃;李学明;陈磊;文必胜设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本零序电流和振动信号融合最优传输的传动链跨域诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种零序电流和振动信号融合最优传输的传动链跨域诊断方法，包括以下步骤：数据采集和预处理；构建多传感器融合特征最优传输域适应诊断模型：首先利用多尺度深度可分离卷积提取源域和目标域中的多尺度特征，并通过空间通道注意力机制增强特征表示；然后再计算域适应损失，计算源域和目标域特征之间的局部最大均值差异损失，以及使用最优传输方法对齐源域和目标域分布的损失；模型训练与故障诊断。本发明联合了局部最大均值差异损失与最优传输距离损失构建双约束优化目标，通过局部最大均值差异损失负责更精细地捕捉分布差异，而最优传输距离损失则负责找到最优的传输方案以缩小这些差异，提升了模型的泛化能力。

本发明授权零序电流和振动信号融合最优传输的传动链跨域诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种零序电流和振动信号融合最优传输的传动链跨域诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，数据采集和预处理：在旋转机械故障模拟实验平台同时收集零序电流和振动信号数据，然后对采集的数据进行预处理； 步骤二，构建多传感器融合特征最优传输域适应诊断模型：首先利用多尺度深度可分离卷积提取源域和目标域中的多尺度特征，并通过空间通道注意力机制增强特征表示；然后再计算域适应损失，计算源域和目标域特征之间的局部最大均值差异损失，以及使用最优传输方法对齐源域和目标域分布的损失； 多传感器融合特征最优传输域适应诊断模型包括多尺度注意力卷积特征提取模块、融合特征最优传输域适应模块和标签分类器；首先，通过多尺度注意力卷积特征提取模块，用以捕获跨域的不变特征，再通过通道注意力机制和空间注意力机制，抑制无关特征权重，提取重要特征；然后，通过融合特征最优传输域适应模块构建子域适应的双约束优化目标，使用局部最大均值差异在每个类别的子域之间进行初步对齐，再使用最优传输方法进行全局优化；最后，使用标签分类器实现跨工况的故障迁移识别和诊断； 步骤三，模型训练与故障诊断：通过反向传播算法更新模型参数，以最小化总损失函数为训练目标，将测试集输入到训练好的网络模型中，输出跨域故障诊断结果。

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