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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于可释性乘法卷积网络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：CN116644273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310656136.7，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权基于可释性乘法卷积网络的故障诊断方法及系统是由丁晓喜;刘胜兰;王浩;刘锐;陈文豪;吴启航;王利明;黄文彬设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可释性乘法卷积网络的故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于故障诊断技术领域，具体公开了一种基于可释性乘法卷积网络的故障诊断方法及系统，该方法包括如下步骤：采集设备不同健康状态下的振动信号，并构建频谱样本数据集；设计乘法特征分离器、卷积特征提取器和鉴别器，得到可释性乘法卷积故障诊断评估模型；将频谱样本数据集作为可释性乘法卷积故障诊断评估模型的输入，更新优化可释性乘法卷积故障诊断评估模型。采用本技术方案，通过乘法特征分离器、卷积特征提取器和鉴别器，使模型基于故障信息做出科学合理的决策与辨识，以此达到模型可释的目的。

本发明授权基于可释性乘法卷积网络的故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可释性乘法卷积网络的故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集设备不同健康状态下的振动信号，并构建频谱样本数据集； 设计乘法特征分离器、卷积特征提取器和鉴别器，得到可释性乘法卷积故障诊断评估模型； 将频谱样本数据集作为可释性乘法卷积故障诊断评估模型的输入，更新优化可释性乘法卷积故障诊断评估模型； 更新可释性乘法卷积故障诊断评估模型的方法如下： 以交叉熵损失函数作为可释性乘法卷积故障诊断评估模型优化函数，通过最小化交叉熵损失，对可释性乘法卷积故障诊断评估模型进行更新，更新函数为： ， 其中，X是频谱样本组成的训练集，θ={ωc,λ,wconv,bconv,wfc,bfc}是可释性乘法卷积故障诊断评估模型的模型参数，ωc和λ分别为乘法特征分离器的中心频率和带宽惩罚系数，wconv和bconv分别是卷积特征提取器的权重与偏置，wfc和bfc分别是鉴别器的权重矩阵与偏置向量；和分别是真实故障标签值与预测标签值，K是健康状态的分类数目；argmin为数学函数表示符号； 根据链式求导法则，逐层计算模型参数的梯度并更新，第一层的乘法特征分离器参数更新： ， 其中，∂是偏导算子，η是学习率；L为振动样本的长度；为健康状态评估概率值；是可释性乘法卷积故障诊断评估模型的推理结果；y表示卷积层输出的节点响应；H为乘法特征分离器的输出映射；和是滤波核解析表达式对频率参数和带宽惩罚系数参数的偏导；ωci和λi分别为第i个乘法滤波器核的中心频率和带宽惩罚系数，M表示乘法滤波核； 对于维纳滤波核和高斯滤波核，其偏导分别计算： ， ， ， ， 其中，W·和G·分别表示维纳滤波核和高斯滤波核，α和分别是它们的带宽惩罚系数；αi和分别为第i个维纳滤核的带宽惩罚系数和第i个高斯滤波核的带宽惩罚系数，ω表示频率。

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