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龙图腾网获悉贵州大学;贵阳险峰机床股份有限公司申请的专利一种检测磨床故障的方法、系统、装置及存储介质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：CN121479468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202610012863.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种检测磨床故障的方法、系统、装置及存储介质是由魏建安;原一航;吴长城;杨佐德;张芝然设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种检测磨床故障的方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种检测磨床故障的方法、系统、装置及存储介质，用于在极端数据条件下智能检测磨床的故障。本申请检测磨床故障的方法包括：获取目标磨床的多模态数据；使用预设的多模态融合诊断模型对多模态数据进行预处理，获得预处理后的多模态特征；使用多模态融合诊断模型计算多模态特征的置信度；使用多模态融合诊断模型，根据预设分配机制和置信度，为多模态特征中的每个模态的特征分配权重；使用多模态融合诊断模型，基于分配的权重对多模态特征进行特征融合处理，获得融合特征；将融合特征输入多模态融合诊断模型的分类器，输出目标磨床的故障分类诊断结果。

本发明授权一种检测磨床故障的方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种检测磨床故障的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标磨床的多模态数据，所述多模态数据包括振动数据、声音数据、温度数据和电气数据中的至少两种，所述振动数据采集于所述目标磨床的运动部件，所述声音数据采集于所述目标磨床的外壳和运动部件，所述温度数据采集于所述目标磨床的电子元器件，所述电气数据采集于所述目标磨床的电控系统和变频器； 使用预设的多模态融合诊断模型对所述多模态数据进行预处理，获得预处理后的多模态特征，所述预处理包括数据增强处理和特征提取处理； 所述多模态融合诊断模型包括置信度计算模块，所述置信度计算模块包含整体计算器和多个独立计算器，将所述多模态特征输入整体计算器计算所述多模态特征的整体置信度；将所述多模态特征分别输入对应的独立计算器，计算多个单模置信度，每个所述独立计算器分别与每个模态一一对应；根据所述多个单模置信度的均值与所述整体置信度之间的差值，结合线性调节系数构建协同置信度，所述线性调节系数的取值范围为0.8~1.2； 所述多模态融合诊断模型包括权重分配模块，使用所述权重分配模块，根据所述单模置信度、所述整体置信度和所述协同置信度，为所述多模态特征中的每个模态的特征分配第一权重值；计算所述第一权重值的置信度；根据所述第一权重值的置信度和预设分配机制，校正所述第一权重值，获得第二权重值，以所述第二权重值作为分配的权重，所述预设分配机制包括门控机制和不确定性感知机制； 使用所述多模态融合诊断模型，基于分配的权重对所述多模态特征进行特征融合处理，获得融合特征； 所述使用所述多模态融合诊断模型，基于分配的权重对所述多模态特征进行特征融合处理，获得融合特征包括：所述多模态融合诊断模型包括特征融合模块和深度Transformer网络，所述特征融合模块包括模态内增强器、模态间交互器和联合编码器，使用所述模态内增强器，根据多头自注意力机制分别对所述多模态特征中的每个模态特征进行增强处理，获得多个内部依赖关系增强的模态特征；使用所述模态间交互器，根据双向多头注意力机制对所述多个内部依赖关系增强的模态特征进行两两之间的双向信息交互处理，获得多个跨模态交互特征；使用所述联合编码器和所述深度Transformer网络，对所述多个跨模态交互特征和所述多模态特征进行特征融合，获得融合特征； 将所述融合特征输入所述多模态融合诊断模型的分类器，输出所述目标磨床的故障分类诊断结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学;贵阳险峰机床股份有限公司，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪区甲秀南路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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