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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种数据间因果表征解耦与因果强度嵌入的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：CN120995223B 。

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：202511500794.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种数据间因果表征解耦与因果强度嵌入的故障诊断方法是由丁煦;夏晓斌;汪澄;赵冲;翟华设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据间因果表征解耦与因果强度嵌入的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断技术领域，具体是一种数据间因果表征解耦与因果强度嵌入的故障诊断方法。首先，获取由多个数据采集器采集的多源域的轴承历史故障数据；接着，对轴承历史故障数据进行因果表征解耦处理，解耦出各个数据采集器的因果特征和非因果特征；然后，使用全部因果特征进行因果强度嵌入处理，以得到综合因果特征；最后，对综合因果特征进行故障预测，预测出对应的轴承故障类型。由此，本发明通过分离故障相关的因果特征与环境干扰的非因果特征，并融合多数据采集器的因果信息，能够有效的提升跨域轴承故障诊断的精度。

本发明授权一种数据间因果表征解耦与因果强度嵌入的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种数据间因果表征解耦与因果强度嵌入的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取由多个数据采集器采集的多源域的轴承历史故障数据； S2、对轴承历史故障数据进行因果表征解耦处理，解耦出各个数据采集器的因果特征和非因果特征； 步骤S2的子步骤如下： S21、建立包含域编码器、因果编码器、解码器及分类器的解耦模型，其中域编码器用于提取含域相关信息的非因果特征，因果编码器用于提取含故障相关信息的因果特征，解码器用于重建信号，分类器用于基于因果特征输出故障分类结果； S22、使用轴承历史故障数据对解耦模型中的域编码器、因果编码器、解码器和分类器进行联合训练，通过多目标损失函数优化模型参数，并在达到设定条件时停止训练；多目标损失函数表示如下： ； 式中，表示多目标损失；表示重建损失系数，表示重建损失；表示分类损失系数，表示分类损失；表示因果聚合损失系数，表示因果聚合损失；表示冗余减少损失系数，表示冗余减少损失； S23、使用训练后的解耦模型，通过因果编码器和解码器分别对轴承历史故障数据进行处理，解耦出各个数据采集器的因果特征和非因果特征； S3、对因果特征和非因果特征进行因果强度嵌入处理，以得到综合因果特征； S4、对综合因果特征进行故障预测，预测出对应的轴承故障类型。

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