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龙图腾网获悉五邑大学;广东省科学院智能制造研究所申请的专利齿轮箱故障检测方法、装置、设备及存储介质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：CN119494027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411475253.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权齿轮箱故障检测方法、装置、设备及存储介质是由丘锐基;王志双;陈启愉;李平;邓志文;方晟堃设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本齿轮箱故障检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种齿轮箱故障检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取齿轮箱的目标运行时序数据，将所述目标运行时序数据划分为多个目标数据片段；分别将各个所述目标数据片段输入至多尺度特征提取模型进行映射，得到各个所述目标数据片段对应的多尺度初始特征，分别对各个所述多尺度初始特征进行多尺度加权融合，得到各个所述目标数据片段对应的目标运行特征；将各个所述目标运行特征输入至时序模型进行映射，得到各个所述目标数据片段对应的目标时域特征；将各个所述目标时域特征进行注意力处理后输入至分类模型进行分类处理，得到所述齿轮箱的目标故障检测结果。本申请实施例能够提高目标故障检测结果的准确率。

本发明授权齿轮箱故障检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种齿轮箱故障检测方法，其特征在于，包括： 获取齿轮箱的目标运行时序数据，将所述目标运行时序数据划分为多个目标数据片段； 分别将各个所述目标数据片段输入至多尺度特征提取模型进行映射，得到各个所述目标数据片段对应的多尺度初始特征，分别对各个所述多尺度初始特征进行多尺度加权融合，得到各个所述目标数据片段对应的目标运行特征； 将各个所述目标运行特征输入至时序模型进行映射，得到各个所述目标数据片段对应的目标时域特征； 将各个所述目标时域特征进行注意力处理后输入至分类模型进行分类处理，得到所述齿轮箱的目标故障检测结果； 所述多尺度特征提取模型包括第一特征提取网络以及第二特征提取网络，所述第一特征提取网络包括N个依次连接的第一卷积层，所述第二特征提取网络包括M个依次连接的第二卷积层，所述N小于所述M，所述N和所述M均为正整数，所述多尺度初始特征包括第一尺度初始特征以及第二尺度初始特征； 所述分别将各个所述目标数据片段输入至多尺度特征提取模型进行映射，得到各个所述目标数据片段对应的多尺度初始特征，将各个所述多尺度初始特征分别进行多尺度加权融合，得到各个所述目标数据片段对应的目标运行特征，包括： 对于各个所述目标数据片段，将所述目标数据片段输入至所述第一特征提取网络进行映射，得到所述目标数据片段对应的所述第一尺度初始特征，将所述目标数据片段输入至所述第二特征提取网络进行映射，得到所述目标数据片段对应的所述第二尺度初始特征； 对于各个所述目标数据片段，将所述目标数据片段对应的所述第一尺度初始特征以及所述第二尺度初始特征进行多尺度加权融合，得到所述目标数据片段对应的目标运行特征。

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五邑大学;广东省科学院智能制造研究所，其通讯地址为：529000 广东省江门市蓬江区东成村22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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