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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利轴承健康状态的监测方法、装置、设备及可读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：CN115510906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211182271.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权轴承健康状态的监测方法、装置、设备及可读存储介质是由温广瑞;王恩秀;周浩轩;苏宇;刘子岷;田飞宇;张源麟设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本轴承健康状态的监测方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了轴承健康状态的监测方法、装置、设备及可读存储介质，获取轴承在监测阶段的多源信息数据；基于训练好的轴承性能退化监测模型对所述监测阶段的多源信息数据进行处理，得到所述轴承在监测阶段的性能退化指标，所述训练好的轴承性能退化监测模型是利用所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据训练对抗融合卷积自编码器得到的；根据所述轴承在监测阶段的性能退化指标与预先获取的所述轴承在初始运行阶段的性能退化指标的偏离程度，判断所述轴承的健康状态。本发明提高了轴承健康状态监测的准确性，实时监测轴承的健康状态。

本发明授权轴承健康状态的监测方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种轴承健康状态的监测方法，其特征在于，包括： 获取轴承在监测阶段的多源信息数据； 基于训练好的轴承性能退化监测模型对所述监测阶段的多源信息数据进行处理，得到所述轴承在监测阶段的性能退化指标，所述训练好的轴承性能退化监测模型是利用所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据训练对抗融合卷积自编码器得到的；所述利用所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据训练对抗融合卷积自编码器，包括： 获取所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据作为训练样本； 将所述训练样本输入所述对抗融合卷积自编码器，所述抗融合卷积自编码器包括编码器无监督融合特征提取模块、高斯分布随机采样模块、解码器信号重构模块、计算模块和判别网络对抗学习模块，其中： 所述编码器无监督融合特征提取模块对所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据进行编码，得到所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据的无监督融合特征，将所述无监督融合特征在隐空间中映射为隐变量； 所述高斯分布随机采样模块将所述隐变量的概率分布映射为高斯分布，得到服从高斯分布的隐变量； 所述解码器信号重构模块对所述服从高斯分布的隐变量进行解码，得到重构后的所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据； 所述计算模块计算所述重构后的所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据与所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据的均方误差， 所述判别网络对抗学习模块对重构后的所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据与所述轴承在初始运行阶段的多源信息数据进行对抗训练； 根据所述轴承在监测阶段的性能退化指标与预先获取的所述轴承在初始运行阶段的性能退化指标的偏离程度，判断所述轴承的健康状态。

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