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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于时频多尺度多任务故障诊断和剩余寿命预测联合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：CN115481653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202210975932.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于时频多尺度多任务故障诊断和剩余寿命预测联合方法是由陈腾鹏;吴彤;曾念寅设计研发完成，并于2022-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频多尺度多任务故障诊断和剩余寿命预测联合方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于时频多尺度多任务故障诊断和剩余寿命预测联合方法，包括，读取轴承的振动加速度信号，将轴承振动加速度的时域信号进行短时傅里叶变换计算，并得到振动加速度的功率谱密度图，根据轴承振动加速度信号的均方根情况对轴承全生命周期退化数据进行数据标注，时频表征的轴承全生命周期退化数据，以及健康状态值和归一化剩余寿命数值作为一个完整的数据集，将训练集代入门控多任务多尺度卷积神经网络中，对网络参数进行优化后，收敛条件判断，得多尺度多任务学习模型的故障诊断和剩余寿命预测联合模型，本发明方法能够对轴承退化过程更为直观的刻画，同时对表征的不同尺度特征进行捕捉，对不同尺度的特征的关系进行动态的调节。

本发明授权基于时频多尺度多任务故障诊断和剩余寿命预测联合方法在权利要求书中公布了：1.基于时频多尺度多任务故障诊断和剩余寿命预测联合方法，其特征在于，包括以下步骤： 1读取轴承的振动加速度信号，将轴承振动加速度的时域信号进行短时傅里叶变换计算，振动加速度的频域信号，其中短时傅里叶变换的计算公式为： 其中是窗函数的长度，表示轴承振动加速度的时域离散序列，进行短时傅里叶变换得到的振动加速度的频域信号，是窗函数，为序列点，为虚数单位，e为自然常数； 2根据振动加速度的频域信号，计算得到振动加速度的功率谱密度图，其中功率谱密度的计算公式为： ； 3将轴承全生命周期的退化数据进行预处理，根据均方根设置若干阈值，按照阈值确定划定健康状态和剩余寿命值，完成对退化数据的标注； 4将步骤2中转换为功率谱密度图的轴承全生命周期退化数据，以及健康状态值和归一化剩余寿命数值作为一个完整的数据集；将该数据集随机划分为训练集与测试集两部分，其中训练集占完整数据集的70%，测试集占完整数据集的30%； 5将训练集代入门控多任务多尺度卷积神经网络中，采用Adam优化算法对网络参数进行优化后得到新的网络参数；其中神经网络的前向计算的基本公式为： 其中是卷积计算的中间量，卷积核的大小为，为神经网络输入，为神经网络核，选定若干不同大小的神经网络核便能得到多尺度网络提取输入的不同尺度的信息，为神经网络输出； 门控网络中采用的不同尺度权重分配方式为： 其中是门控网络倒数第二层的第个输出值，代表取值为门控网络倒数第二层的所有输出中的任意一个，为门控网络输出的第i个权重，为门控网络中最后一层得到的第i个输出值； 门控网络根据多任务的情况增加，门控网络输出权重与多尺度网络综合的过程有以下公式： 其中代表多尺度网络分支数，代表门控网络对多尺度网络特征加权求和后的特征值，为多尺度网络中的第i个输出值，为门控网络中对第i个输出值分配的权重值； 6收敛条件判断，得到多尺度多任务学习模型的故障诊断和剩余寿命预测联合模型。

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