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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于深度领域泛化网络的轴承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：CN115655717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202211294528.5，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种基于深度领域泛化网络的轴承故障诊断方法是由姚斌;蓝启鑫;潘志榕;黄景山设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度领域泛化网络的轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度领域泛化网络的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：S1、获取历史工况数据、新工况数据和随机噪声数据，经过预处理后，分别得到源域、目标域和参考域；S2、建立轴承故障诊断模型的故障分类深度神经网络，构建故障分类深度神经网络中的三个子模块：特征编码器、故障分类器和域尺度计算器；S3、建立轴承故障诊断模型对应的学习任务，并制定相应的学习策略；S4、优化轴承故障诊断模型中的超参数，确定最佳的超参数；S5、将最佳的超参数代入故障分类深度神经网络，训练网络后，得到最佳轴承故障诊断模型；S6、创建需要做故障诊断的轴承监测目标域数据，采用最佳轴承故障诊断模型对目标域数据完成故障分类，确定故障类型。

本发明授权一种基于深度领域泛化网络的轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度领域泛化网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取历史工况数据、新工况数据和随机噪声数据，经过预处理后，分别得到多个源域、目标域和参考域； 步骤S1中， 所述源域表示为：Ds,i＝{Xs,i,Ys,i,Ps,ix,y}，i＝1,2,3,...,Nd； 所述目标域表示为：Dt＝{Xt,Ptx}； 所述参考域表示为：Dr＝{Xr,Prx}； 其中，s为源域标识字母；t为目标域标识字母；r为参考域标识字母；i表示工况序号；Nd表示历史工况总数，同时也表示源域的数量；X表示样本空间，域中样本为三维向量；Y表示标签空间，域中样本为标量；Px表示样本的概率分布；Ds,i表示第i个源域，由第i种历史工况下的样本构成； 所述历史工况数据大于等于三种，即Nd≥3；每种历史工况下的故障种类大于等于三种，所有历史工况下的故障种类相同；所述目标域是需要做轴承故障诊断的数据域；所述目标域由不同于所有历史工况的一种新工况样本构成，新工况下的故障类型在历史工况下的故障类型范围内；所述参考域由不包含任何故障特征的噪声样本构成，该参考域用于提供一个特征零点； S2、建立轴承故障诊断模型的故障分类深度神经网络，构建故障分类深度神经网络中的三个子模块：特征编码器、故障分类器和域尺度计算器； S3、建立轴承故障诊断模型对应的学习任务，并制定相应的学习策略； S4、优化轴承故障诊断模型中的超参数，确定最佳的超参数； S5、将最佳的超参数代入故障分类深度神经网络，训练网络后，得到最佳轴承故障诊断模型； S6、创建需要做故障诊断的轴承监测目标域数据，采用最佳轴承故障诊断模型对目标域数据完成故障分类，确定故障类型。

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