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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种转子系统故障敏感特征提取方法及系统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：CN116222753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202310026588.7，技术领域涉及：G01H17/00；该发明授权一种转子系统故障敏感特征提取方法及系统是由段礼祥;洪晓翠;李金赫设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种转子系统故障敏感特征提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种转子系统故障敏感特征提取方法及系统，其特征在于，包括：实时获取待测转子系统的振动加速度信号，添加故障标签后生成故障样本；将生成的故障样本输入至预先构建的基于多通道一维残差网络的特征提取模型中，确定待测转子系统的故障特征，本发明能够准确表征不同故障间的差异性以及同类故障的相似性，可以广泛应用于转子系统检测领域中。

本发明授权一种转子系统故障敏感特征提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种转子系统故障敏感特征提取方法，其特征在于，包括：实时获取待测转子系统的振动加速度信号，添加故障标签后生成故障样本；将生成的故障样本输入至预先构建的基于多通道一维残差网络的特征提取模型中，确定待测转子系统的故障特征；所述基于多通道一维残差网络的特征提取模型的构建过程为：获取转子系统的振动加速度信号，添加故障标签后生成故障样本；按照预先设定的比例，对故障样本进行随机划分，得到训练集和测试集；构建基于多通道一维残差网络的特征提取模型，并基于得到的训练集和测试集对构建的特征提取模型进行训练和测试，得到训练好的基于多通道一维残差网络的特征提取模型；所述构建基于多通道一维残差网络的特征提取模型，并基于得到的训练集和测试集对构建的特征提取模型进行训练和测试，得到训练好的基于多通道一维残差网络的特征提取模型，包括：构建基于多通道一维残差网络的特征提取模型，并确定特征提取模型的参数；基于得到的训练集，对构建的基于多通道一维残差网络的特征提取模型进行训练；基于得到的测试集，对训练好的特征提取模型进行测试，得到训练好的基于多通道一维残差网络的特征提取模型；所述基于多通道一维残差网络的特征提取模型包括Conv1层、Conv2_x层、Conv3_x层和Conv4_x层；所述Conv1层包括64个的卷积核，步长为2；所述Conv2_x层包括最大池化层、数据降维层、特征提取层和3个3层残差学习模块，其中，所述最大池化层的卷积核大小为，步长为2；所述数据降维层的卷积核大小为，通道数为64；所述特征提取层的卷积核大小为，通道数为64；3个3层所述残差学习模块是由卷积核大小为、通道数为256的数据升维层组成；所述Conv3_x层包括1个将通道数改为128、128、512的3层残差学习模块；所述Conv4_x层包括1个将通道数改为256、256、1024的3层残差学习模块。

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