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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种基于区域注意力学习机制的产线故障检查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：CN120651527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510835023.2，技术领域涉及：G01M13/028；该发明授权一种基于区域注意力学习机制的产线故障检查方法是由刘金金;孟斯琪;林轩而;龚焕粤;刘经设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区域注意力学习机制的产线故障检查方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于区域注意力学习机制的产线故障检查方法，涉及产线故障检查技术领域，同步采集低频振动、高频声发射及温度时序信号，覆盖机械磨损、轴系不对中、热效应异常等多维度故障特征，解决传统单一信号检测覆盖不全的问题。针对不同信号特性，聚焦关键异常特征，过滤冗余噪声，提升特征有效性。基于健康历史数据构建协同劣化因子模型，通过维护后下降率反馈动态调整权重系数，适应设备工况变化，避免静态模型的适应性差问题。量化评估维护效果协同劣化因子下降率，指导精准检修，减少无效维护，提升产线运维效率。

本发明授权一种基于区域注意力学习机制的产线故障检查方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区域注意力学习机制的产线故障检查方法，其特征在于：包括如下步骤： 同步采集产线旋转设备的低频振动信号、高频声发射信号及温度时序信号； 对所述低频振动信号进行频带分解，获取振动特征向量；对所述高频声发射信号进行脉冲密度分析，获取声发射特征向量；对所述温度时序信号进行数据处理，提取温度变化加速度绝对值； 获取同类型设备在健康状态下的历史数据，基于所述历史数据构建协同劣化因子计算模型； 将所述振动特征向量、所述声发射特征向量、所述温度变化加速度绝对值输入所述协同劣化因子计算模型，得到协同劣化因子； 判断所述协同劣化因子是否超过预设预警阈值，若是则触发故障报警指令； 获取工作人员根据所述故障报警指令进行维护后的低频振动信号、高频声发射信号及温度时序数据； 根据重新获取的所述低频振动信号、所述高频声发射信号及所述温度时序数据重新计算协同劣化因子，并计算维护前后的协同劣化因子的下降率； 判断所述协同劣化因子的下降率是否低于预设下降阈值，若是则调整所述协同劣化因子计算模型的模型参数，基于调整后的模型参数重新计算所述协同劣化因子的下降率，直至满足所述下降率超过所述预设下降阈值，触发模型优化完毕指令； 所述协同劣化因子计算模型得到协同劣化因子包括： 计算振动特征向量Ev的周环比变化率ΔEv： 获取当前加权振动能量值Evcurrent、7日前同工况振动能量值Evweekago 周环比变化率ΔEv＝Evcurrent-EvweekagoEvweekago 计算声发射特征向量Da的月均值偏移量ΔDa： 获取当前日的声发射特征向量Dacurrent、当月声发射特征向量的月均值月均值偏移量 加权计算获得协同劣化因子CDF： CDF＝α·ΔEv+β·ΔDa+γ·|ΔT'|； 式中，|ΔT'|为温度变化加速度绝对值，α、β、γ分别为协同劣化因子计算模型中配置的权重值。

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