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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于多模态融合的模态缺失外啮合齿轮泵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：CN120929990B 。

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：202511446871.0，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于多模态融合的模态缺失外啮合齿轮泵故障诊断方法是由李小川;王金阳设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合的模态缺失外啮合齿轮泵故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能和故障诊断技术领域，尤其是一种基于多模态融合的模态缺失外啮合齿轮泵故障诊断方法。本发明提出的模型结构包括：模态学习模块、物理启发模块、特征融合模块；模态学习模块对模态信号进行编码，并将编码特征分割为模态特有特征和两个模态的共享特征，模态学习模块基于获取的共享特征构建最终共享特征；物理启发模块将压力信号经编码得到的编码特征系数和经频域抽取得到的频域特征系数融合得到物理特征；特征融合模块对最终共享特征、模态特有特征和物理特征进行融合，得到融合特征；然后基于融合特征进行故障诊断。通过联合学习模态共享特征与模态专属特征，充分利用了各模态的故障信息，解决了模态缺失问题，提升了诊断精度。

本发明授权基于多模态融合的模态缺失外啮合齿轮泵故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的模态缺失外啮合齿轮泵故障诊断方法，其特征在于，首先在包含多模态和单模态的有标签混合数据集上训练基础模型；多模态包括压力信号和振动信号，单模态为压力信号；基础模型包括：模态学习模块、物理启发模块、特征融合模块和五个分类器； 模态学习模块对模态信号进行编码，并将编码特征分割为模态特有特征和两个模态的共享特征，模态学习模块基于获取的共享特征构建最终共享特征；物理启发模块将压力信号经编码得到的编码特征系数和经频域抽取得到的频域特征系数融合得到物理特征；特征融合模块对最终共享特征、模态特有特征和物理特征进行融合，得到融合特征；五个分类器分别基于振动特有特征、共享特征、压力特有特征、物理特征和融合特征预测样本的故障类别； 基础模型结合五个分类器的分类损失进行训练，训练完成后，提取模态学习模块、物理启发模块、特征融合模块和基于融合特征预测故障类别的分类器构成故障诊断模型，用于诊断多模态样本和单模态样本的故障类别； 针对多模态样本，模态学习模块分别对压力信号和振动信号进行编码和切割，然后将两者编码特征中切割得到的共享特征进行融合，得到最终共享特征并输出，对应的分类器和特征融合模块基于最终共享特征进行处理；针对单模态样本，最终共享特征即为压力信号对应的共享特征； 多模态样本的最终共享特征的获取方式为：首先采用激活函数分别处理两个信号对应的共享特征并求平均，然后对平均结果执行激活函数的反向操作，得到最终共享特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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