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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利基于双注意力机制强化分级决策网络的轴承故障诊断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：CN119004204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411056336.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于双注意力机制强化分级决策网络的轴承故障诊断方法及系统是由董治麟;蒋永华;焦卫东;唐超;徐晚秀;孙建锋;刘思雨;林大选设计研发完成，并于2024-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双注意力机制强化分级决策网络的轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于双注意力机制强化分级决策网络的轴承故障诊断方法及系统，其中方法步骤包括：采集不同健康状态下的轴承振动信号；基于所述轴承振动信号，构建分层多类别故障诊断模型；利用所述分层多类别故障诊断模型确定轴承的故障位置和尺寸。本发明不仅能够在不平衡强噪音的环境下实现轴承健康状态的准确识别而且样本状态类型的决策过程具备可解释性。同时，本发明这种“先定位故障位置，后定量故障尺寸”的决策思想区别于以往“故障位置与尺寸同级混合决策”的做法，更符合人类常规的认知。

本发明授权基于双注意力机制强化分级决策网络的轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于双注意力机制强化分级决策网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，步骤包括： 采集不同健康状态下的轴承振动信号； 基于所述轴承振动信号，构建分层多类别故障诊断模型；所述分层多类别故障诊断模型包括双注意力引导机制和树启发式分级决策网络；所述双注意力引导机制的构建方法包括：将三元注意力机制和多头卷积注意力机制整合到一个CNN模型中，形成所述双注意力引导机制；所述多头卷积自注意力是基于单头卷积注意力构建的，步骤包括： 首先，将一维原始信号以嵌入式编码的方法生成二维输入张量其中n和dm分别表示x1的空间维度和通道维度； 其次，采用一组投影来获取查询query，与此同时，将二维输入张量重新塑造成一个沿着空间维度的三维张量 再次，将三维输入张量进行深度可分离卷积与层归一化技术得到新三维张量在深度可分离卷积操作中，三维输入张量通过缩放因子s减小其高度和宽度维度得到新张量其中，卷积核大小、步长和填充分别为s+1、s和s2； 接下来，新三维输入张量被重新塑造成新二维输入张量并分别进行两组全连接特征映射获得Key和Value，其中，n＝hs×ws； 进一步的，计算注意力函数中的Query、Key和Value并将Query和Key进行相乘且归一化，然后输入到带有Softmax的卷积操作中并进行实例归一化操作，计算公式如下： 其中，Q表示Query；K表示Key；V表示Value；Conv·表示标准的1*1卷积操作，用于构建多头注意力中不同头之间信息的交互作用；dk表示输入数据的通道纬度；SA表示自注意力机制；T表示转置； 最后，每个头的输出值被串联并经过线性投影，形成最终的输出： MCSAQ，K，V＝ConcatheadiWO 式中，WO表示由线性投影操作生成的权重矩阵；MCSA表示多头卷积自注意力机制；Concat表示连接操作；headi表示检测头； 利用所述分层多类别故障诊断模型确定轴承的故障位置和尺寸。

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