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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种多源特征自适应轴承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：CN120846677B 。

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：202511358516.8，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种多源特征自适应轴承故障诊断方法及系统是由董文涛;闫加豪;程宵;王晓明设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源特征自适应轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多源特征自适应轴承故障诊断方法及系统，方法包括：获取轴承振动信号，并对轴承振动信号进行特征提取，得到协同特征集合，协同特征集合包括时域特征集合、频域特征集合以及小波包能量特征集合；根据预设的改进正则化特征选择方法在协同特征集合中进行特征筛选，得到特征子集合；构建多任务损失函数，根据多任务损失函数构建神经网络，并根据特征子集合对神经网络进行迭代训练，得到轴承故障诊断模型；将获取的实时轴承振动信号输入至轴承故障诊断模型，轴承故障诊断模型输出得到与实时轴承振动信号相对应的故障诊断结果。能够有效降低设备维修成本，提升生产安全性和可靠性。

本发明授权一种多源特征自适应轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源特征自适应轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取轴承振动信号，并对所述轴承振动信号进行特征提取，得到协同特征集合，所述协同特征集合包括时域特征集合、频域特征集合以及小波包能量特征集合； 根据预设的改进正则化特征选择方法在所述协同特征集合中进行特征筛选，得到特征子集合； 构建多任务损失函数，根据所述多任务损失函数构建神经网络，并根据所述特征子集合对所述神经网络进行迭代训练，得到轴承故障诊断模型，其中，所述多任务损失函数包括稀疏交叉熵分类损失、物理量回归任务损失以及物理一致性约束损失； 所述多任务损失函数的表达式为： ， 式中，为多任务损失函数，为稀疏交叉熵分类损失的权重，为稀疏交叉熵分类损失，为物理量回归任务损失的权重，为物理量回归任务损失，为物理一致性约束损失的权重，为物理一致性约束损失； 其中，计算所述稀疏交叉熵分类损失的表达式为： ， 式中，为样本数量，为模型对第i个样本预测为类别的概率值； 计算所述物理量回归任务损失的表达式为： ， ， 式中，为模型对第i个样本的物理参数预测值，为第i个样本的真实物理参数值，为均方根，为峰度，为峰值因子，为模型所需预测的物理参数的集合； 计算所述物理一致性约束损失的表达式为： ， 式中，为阻尼振子损失系数，为阻尼振子损失，为边界条件损失系数，为边界条件损失； ， ， 式中，为信号时间长度，为物理约束分支输出的重构信号，为边界条件约束的理想信号，为振动信号的起始值，为振动信号的结束值； ， ， 式中，为阻尼振子方程的残差，为时间步t+1处的信号值，为时间步t-1处的信号值，为阻尼比，为固有频率； 将获取的实时轴承振动信号输入至所述轴承故障诊断模型，所述轴承故障诊断模型输出得到与所述实时轴承振动信号相对应的故障诊断结果。

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