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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于混合注意力与元学习的小样本跨域设备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：CN120876451B 。

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：202511340959.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于混合注意力与元学习的小样本跨域设备故障诊断方法是由单恒;秦国军;张晓飞;吴佳芯设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合注意力与元学习的小样本跨域设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：本申请涉及基于混合注意力与元学习的小样本跨域设备故障诊断方法，该方法包括：将采集的电气设备各类故障在不同工况的三相电流信号转换为FSDP图像，将得到的训练集和测试集均划分为支持集和查询集；构建关系网络，采用训练集对该网络进行训练，得到训练好的关系网络；关系网络包括特征提取模块和关系模块；特征提取模块采用混合注意力和CNN对训练集的支持集和查询集进行特征提取；关系模块计算从支持集与查询集中提取的故障特征的关系分数，确定故障诊断结果；将测试集输入训练好的关系网络中，得到电气设备故障诊断结果。本方法可用于电气设备在样本稀缺和跨域场景下的智能故障诊断与健康管理，为电气设备智能运维提供新的解决方案。

本发明授权基于混合注意力与元学习的小样本跨域设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合注意力与元学习的小样本跨域设备故障诊断方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：采集电气设备的各类故障在不同工况下的三相电流信号；所述电流信号为一维时域信号； 步骤2：将所述三相电流信号转换为FSDP图像，将一种工况下的FSDP图像作为训练集，将其他工况下的FSDP图像作为测试集；将所述训练集和所述测试集均划分为支持集和查询集； 步骤3：构建关系网络，采用训练集对所述关系网络进行训练，得到训练好的关系网络；所述关系网络包括特征提取模块和关系模块；所述特征提取模块用于采用混合注意力机制和CNN对所述训练集的支持集和查询集进行特征提取，得到故障特征；所述关系模块用于计算从支持集与查询集中提取的故障特征的关系分数，根据所述关系分数确定最终的故障诊断结果； 步骤4：将测试集输入到训练好的关系网络中，得到电气设备故障诊断结果； 其中，所述关系模块包括：两个卷积块和两个全连接层；所述卷积块包括：卷积层、批量归一化层、ReLU激活函数以及最大池化层； 在所述关系模块中： 当训练集或测试集中支持集的样本数为1时，则将支持集和查询集采用特征提取模块提取的对应故障特征进行拼接，得到组合特征； 当训练集或测试集中支持集的样本数大于1时，则将每类支持集的所有样本的特征提取模块的输出进行元素求和，以形成对应类别的特征表示，然后与查询样本的特征表示进行拼接，得到组合特征； 将所述组合特征依次经过第一个卷积模块、第二个卷积模块、第一个全连接层、ReLU激活函数、第二个全连接层和Sigmoid激活函数进行处理，得到每个查询样本与某一类支持集的关系分数； 对于一个查询样本，最终得到N个关系分数，将最大关系分数对应的训练类支持集对应的故障类别作为故障诊断结果。

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