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龙图腾网获悉浙江欧迪恩传动科技股份有限公司;嘉兴南湖学院申请的专利动态工况下旋转机械早期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：CN119884856B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202411817224.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权动态工况下旋转机械早期故障诊断方法及系统是由黄俊峰;周余庆;曾令镒;钟美鹏;时强;徐桂昌设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本动态工况下旋转机械早期故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种动态工况下旋转机械早期故障诊断方法及系统，涉及智能故障诊断技术领域，其包括：S1、数据准备；2、训练DA‑WGAN模型并进行数据扩容，其包括：S21、生成对抗网络；S22、引入GAN模型的有条件版本：C‑GAN模型，并定义C‑GAN的目标函数，实现类标签的输入；S23、使用Wasserstein距离作为真实数据分布和生成数据分布之间距离的度量，并采用梯度惩罚方法GP满足Lipschitz连续性条件，定义GP的目标函数S24、通过二元交叉熵损失函数实现域对抗损失函数，并基于域对抗损失函数和改进的目标函数定义DA‑WGAN损失，完成生成模型中域识别器的搭建和域对抗损失的设置。本申请具有改善旋转机械早期故障诊断标签样本不足的问题的效果。

本发明授权动态工况下旋转机械早期故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种动态工况下旋转机械早期故障诊断方法，其特征在于，包括： S1、数据准备，其包括： S11、获取早期故障数据；其中，所述早期故障数据包括有标签的源域数据和无标签的目标域数据； S12、将早期故障数据分为训练集和验证集，且训练集用于模型训练，验证集用于模型评估； S2、训练DA-WGAN模型并进行数据扩容，其包括： S21、生成对抗网络； S22、引入GAN模型的有条件版本：C-GAN模型，并定义C-GAN的目标函数，实现类标签的输入； S23、使用Wasserstein距离作为真实数据分布和生成数据分布之间距离的度量，并采用梯度惩罚方法GP满足Lipschitz连续性条件，定义GP的目标函数； S24、通过二元交叉熵损失函数实现域对抗损失函数，并基于域对抗损失函数和改进的目标函数定义DA-WGAN损失，完成生成模型中域识别器的搭建和域对抗损失的设置； S3、训练基于注意力机制的多尺度迁移学习分类模型，其包括：将DA-WGAN模型生成的标签数据作为源域，将无标签数据作为目标域，建立注意力机制下的多尺度ResNet来提取域不变特征，并使用MK-MMD的迁移学习方法进行训练； S4、应用，其包括：将基于S1-S3建立的模型进行应用，并持续获取应用中的数据更新模型。

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浙江欧迪恩传动科技股份有限公司;嘉兴南湖学院，其通讯地址为：314200 浙江省嘉兴市平湖经济开发区昌盛路1000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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