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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网江西省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利基于因果域适应和声振融合的电力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：CN117150240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202311147568.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于因果域适应和声振融合的电力设备故障诊断方法是由蒲天骄;龙天航;仝杰;欧阳慧泉;查海涛设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果域适应和声振融合的电力设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习技术领域，具体涉及一种基于因果域适应和声振融合的电力设备故障诊断方法，本发明所提供的电力设备故障诊断方法，将目标电力设备故障时的声音实时信号数据输入声振转化模型，得到声音转化信号；将声音转化信号与振动实时信号数据一起输入因果域适应故障诊断模型，得到故障诊断结果。本方案通过声振转化模型解决传统深度学习模型因单模态故障样本稀缺而难以训练的问题，针对模型泛用性不足的问题，利用声振融合数据构建基于域适应融合的故障诊断模型，模型训练完毕后即可利用模型对实际任务中不同来源的声振数据进行故障诊断，解决传统的深度学习诊断模型处理不同来源数据时精度不足、泛用性差的问题。

本发明授权基于因果域适应和声振融合的电力设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果域适应和声振融合的电力设备故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取目标电力设备故障时的声音实时信号数据和转化成声纹表示信号的振动实时信号数据； 将所述目标电力设备故障时的声音实时信号数据输入预先训练好的声振转化模型，所述声振转化模型输出声音转化信号；其中，采用周期一致的对抗网络作为声振转化模型的基础网络； 将所述声音转化信号与振动实时信号数据一起输入预先训练好的因果域适应故障诊断模型，所述因果域适应故障诊断模型输出目标电力设备的故障诊断结果； 所述声振转化模型的训练方式为：采用周期一致的对抗网络作为声振转化模型的基础网络；确定所述声振转化模型的整体损失函数；基于所述声振转化模型的基础网络和整体损失函数，采用梯度下降法对模型参数进行训练，训练完成后，得到训练好的声振转化模型； 整体损失函数Lmθ表示如下： 上式中，代表一次对抗损失项，代表循环一致损失项，代表身份映射损失项，代表二次对抗损失项； 一次对抗损失项通过沃瑟斯坦距离度量数据差异，表示为： 循环一致损失项表示为： 身份映射损失项表示为： 二次对抗损失项表示为： 上式中，表示将数据X转换为Y的生成器，表示域判别器，E表示对应数据的期望值； 因果域适应故障诊断模型的训练方式如下：获取电力设备故障时的声音信号数据和振动信号数据，用声振转化模型对所述声音信号数据进行处理，得到声音转化训练数据；所述振动信号数据和声音转化训练数据用于因果域适应故障诊断模型训练；确定所述因果域适应故障诊断模型的整体损失函数；基于所述振动信号数据、声音转化训练数据以及所述因果域适应故障诊断模型的整体损失函数对所述因果域适应故障诊断模型进行训练，训练完成后，得到训练好的因果域适应故障诊断模型。

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