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龙图腾网获悉北京京航计算通讯研究所申请的专利一种轴承故障诊断模型的构建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：CN117056707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311092036.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种轴承故障诊断模型的构建方法是由王宏君;郝创博;白洋;张彤;李帅衡;王宇浩;薛铸鑫;姚帅;梁瀚戈设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轴承故障诊断模型的构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种轴承故障诊断模型的构建方法，属于故障诊断技术，解决了现有技术中轴承故障诊断模型未将工况信息和故障数据相结合在使用时诊断精度及可靠性不高的问题。获取若干时间点的轴承振动信号训练数据构建四个长度相同的时间序列训练数据集；根据四个时间序列训练数据集构建四元组样本对；基于四元组样本对对特征提取器模型进行初步训练；基于四元组样本对初步训练后的特征提取器模型和轴承故障诊断模型同时进行训练；基于至少一个时间序列训练数据集对训练后的故障分类器尾部进行训练，得到训练好的轴承故障诊断模型。实现了结合工况数据和故障数据，通过分析工况参数与故障之间的关系，进一步提高诊断的精确性和可靠性。

本发明授权一种轴承故障诊断模型的构建方法在权利要求书中公布了：1.一种轴承故障诊断模型的构建方法，其特征在于，包括： 步骤1、获取若干时间点的轴承振动信号训练数据构建四个长度相同的时间序列训练数据集；其中，所述训练数据包括轴承工况属性、轴承振动数据以及轴承故障类别标签； 步骤2、根据所述四个长度相同的时间序列训练数据集构建四元组样本对； 步骤3、数据输入层接收所述四元组样本对对特征提取器模型进行初步训练，得到初步训练后的特征提取器模型；其中，所述特征提取器模型包括特征提取层和特征提取器尾部； 步骤4、数据输入层接收所述四元组样本对对步骤3中初步训练后的特征提取器模型和轴承故障诊断模型同时进行训练，得到训练好的特征提取层；其中，所述轴承故障诊断模型包括数据输入层、与所述特征提取器模型共用的特征提取层和故障分类器尾部； 步骤5、数据输入层接收至少一个时间序列训练数据集对步骤4中训练后的轴承故障诊断模型的故障分类器尾部进行训练，得到训练好的故障分类器尾部；基于所述数据输入层、步骤4训练好的特征提取层和步骤5训练好的故障分类器尾部，得到训练好的轴承故障诊断模型。

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