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龙图腾网获悉石家庄铁道大学申请的专利机车车辆走行部故障诊断模型训练方法、诊断方法及设备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：CN121168281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511695951.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权机车车辆走行部故障诊断模型训练方法、诊断方法及设备是由顾晓辉;杨绍普;刘永强;刘鹏飞;刘泽潮;李鹤飞;王俊锋设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本机车车辆走行部故障诊断模型训练方法、诊断方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种机车车辆走行部故障诊断模型训练方法、诊断方法及设备，涉及车辆故障诊断技术领域。该方法包括：根据目标机车车辆的动力学参数和在正常健康状态下的运行监测数据，建立机车车辆‑轨道耦合系统对应的耦合系统数字孪生模型；基于走行部滚动‑振动台架实验获得目标机车车辆在正常健康状态和设定故障工况下的实验监测数据，并基于孪生模型获得目标机车车辆在设定故障工况下的仿真监测数据；对实验监测数据和仿真监测数据分别进行样本分割和标注，获得源域和辅助域数据生成组合域数据集，训练初始诊断模型获得训练好的域泛化模型，作为目标机车车辆的走行部故障诊断模型。本发明能够提高目标机车车辆走行部故障诊断的精准性和可靠性。

本发明授权机车车辆走行部故障诊断模型训练方法、诊断方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种机车车辆走行部故障诊断模型训练方法，其特征在于，包括： 根据目标机车车辆的动力学参数和目标机车车辆在正常健康状态下的运行监测数据，建立机车车辆-轨道耦合系统对应的耦合系统数字孪生模型； 基于走行部滚动-振动台架实验获得所述目标机车车辆在正常健康状态工况和设定故障工况下的实验监测数据，并基于所述耦合系统数字孪生模型获得所述目标机车车辆在设定故障工况下的仿真监测数据； 对所述实验监测数据和所述仿真监测数据分别进行样本分割和标注，获得源域数据和辅助域数据，并进行组合获得组合域数据集； 根据所述组合域数据集训练初始诊断模型获得训练好的域泛化模型，作为目标机车车辆的走行部故障诊断模型； 其中，所述根据所述组合域数据集训练初始诊断模型获得训练好的域泛化模型，包括： 将所述组合域数据集输入所述初始诊断模型进行前向传播，并计算所述组合域数据集的交叉熵损失、对抗损失、特征差异损失和因果损失；所述特征差异损失包括源域与辅助域的边缘分布差异和条件分布差异； 在反向传播阶段采用随机梯度下降算法对所述初始诊断模型的参数进行更新，在满足迭代条件时，得到训练好的域泛化模型； 其中，所述设定故障工况包括：轴箱轴承外圈故障、轴箱轴承内圈故障、轴箱轴承滚子故障、大齿轮故障、小齿轮故障和踏面故障。

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