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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于慢特征分析的机械设备故障诊断方法及装置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：CN116204775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310008785.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于慢特征分析的机械设备故障诊断方法及装置是由陈树傧;骆开庆;肖化设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于慢特征分析的机械设备故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及机械设备故障检测技术领域，特别涉及到一种基于慢特征分析的机械设备故障诊断方法及装置。方法包括以下步骤：利用时间嵌入法将一维振动信号重组成二维信号序列；利用慢特征分析从二维信号序列中提取得到二维慢特征序列并用方形窗口截取二维慢特征序列得到慢特征方阵图；将截取好的慢特征方阵图数据输入到处理平台中通过故障诊断模型进行特征提取后诊断得到诊断结果。本发明通过加入慢特征分析，充分考虑特征预提取，并且融合高维特征与低维特征的可能性，使到诊断模型的有效性和鲁棒性得到了显著的提高。

本发明授权基于慢特征分析的机械设备故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于慢特征分析的机械设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用时间嵌入法将一维振动信号重组成二维信号序列； 利用慢特征分析从二维信号序列中提取得到二维慢特征序列并用方形窗口截取二维慢特征序列得到慢特征方阵图，利用慢特征分析从二维信号序列中提取得到二维慢特征序列包括： 利用变换矩阵对二维信号序列进行映射，得到根据慢速度排列的二维慢特征序列，其表达式为： Q＝gX＝WX1 式1中，Q代表二维慢特征序列，X表示输入的二维信号序列，g*是SFA变换函数，W是线性SFA变换矩阵； 具体通过求解广义特征值分解的方法来求解变换矩阵W： AW＝BWΛ2 式2中，为x的一阶微分，为的协方差矩阵，B＝xxT表示加权关键变量x的协方差矩阵，Λ为广义特征值的对角矩阵，W是一个广义特征向量的矩阵； 将截取好的慢特征方阵图数据输入到处理平台中通过故障诊断模型进行特征提取后诊断得到诊断结果，所述故障诊断模型为残差卷积网络模型，所述残差卷积网络模型包括第一卷积层和两个残差卷积层，输入的慢特征方阵图数据首先经过第一卷积层然后分别经过两个残差卷积层进行特征提取，所述故障诊断模型还包括旁路分支结构，所述旁路分支结构分别连接输入的慢特征方阵图数据和最后一个残差卷积层的输出，以将它们加权在一起，得到聚合低维特征和高维特征的聚合输出，并通过均值池化得到特征输出。

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