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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于方差差异表述指标的机械故障迁移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：CN116955987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310746086.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于方差差异表述指标的机械故障迁移诊断方法是由秦毅;钱泉;毛永芳;王旅设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于方差差异表述指标的机械故障迁移诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于方差差异表述指标的机械故障迁移诊断方法，属于机械故障迁移诊断技术领域。该方法包括：S1：通过传感器采集机械设备上的原始振动信号，然后将采集到的原始振动信号利用滑窗采样技术扩充样本；S2：根据方差差异表述指标构建基于一维卷积神经网络的迁移诊断模型；S3：将划分好的训练样本输入到构建好的迁移诊断模型中，利用源域有标签样本的分类损失和源域与无标签目标域之间的分布对齐损失，对构建的迁移诊断模型进行迭代更新训练；S4：经过多次迭代训练，误差曲线趋于稳定，模型训练完成，训练好的迁移诊断模型将用于机械设备的闭集迁移诊断。本发明能提高机械故障迁移诊断的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于方差差异表述指标的机械故障迁移诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于方差差异表述指标的机械故障迁移诊断方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：通过传感器采集机械设备上的原始振动信号，然后将采集到的原始振动信号利用滑窗采样技术扩充样本； S2：根据方差差异表述指标构建基于一维卷积神经网络的迁移诊断模型； S3：将划分好的训练样本输入到构建好的迁移诊断模型中，利用源域有标签样本的分类损失和源域与无标签目标域之间的分布对齐损失，对构建的迁移诊断模型进行迭代更新训练； 分类损失的表达式为： 其中，和分别表示源域样本故障种类和源域样本的预测标签，表示源域样本数量，表示对应于源域样本的标签，表示指示函数； 分布对齐损失的表达式为： 其中，表示希尔伯特空间空间，“”表示张量积；表示源域，表示目标域； 表示有偏方差差异表述，具体计算公式为： 其中，表示核函数，表示样本集的样本数量，表示样本集的样本数量，分别表示样本集X中的第i个和第j个样本，分别表示样本集Y中的第i个和第j个样本，X,Y分别表示两个域的样本集； S4：经过多次迭代训练，误差曲线趋于稳定，模型训练完成，训练好的迁移诊断模型将用于机械设备的闭集迁移诊断。

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