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龙图腾网获悉浙江工业大学台州研究院申请的专利基于DANN变工况和少标签谐波减速器故障诊断方法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：CN116499743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211718496.7，技术领域涉及：G01M13/028；该发明授权基于DANN变工况和少标签谐波减速器故障诊断方法是由王午炎;潘柏松;文娟;李一帆设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DANN变工况和少标签谐波减速器故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DANN变工况和少标签谐波减速器故障诊断方法。方法包括：采集谐波减速器的振动信号；使用分段聚合近似方法进行聚合后缩放；使用坐标变换法转换，进行划窗截取采样；使用两角差cos函数处理后获得GASF图像；将训练集输入标签生成网络训练；将无标签数据图像输入处理后输出生成标签数据图像；将源域和目标域输入领域对抗迁移网络中进行训练；采集实时振动信号，获得实时GASF图像，依次输入训练完成的标签生成网和领域对抗迁移网络中处理后确定负载工况，实现谐波减速器的故障诊断。本发明方法能够为特征提取提供更全面的表征，解决了源域标签不足问题，有利于在工况发生重大变化时进行有效与准确的故障诊断结果。

本发明授权基于DANN变工况和少标签谐波减速器故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DANN变工况和少标签谐波减速器故障诊断方法，其特征在于：方法包括如下步骤： S1、通过传感器分别采集谐波减速器在正常、刚轮故障、柔轮故障和波发生器四类故障的四种负载工况下的振动信号； S2、针对步骤S1中的每种振动信号，使用分段聚合近似方法PAA进行聚合后进行缩放，获得预处理振动信号； S3、使用坐标变换法将预处理振动信号转换为极坐标预处理振动信号，以16a为步长对极坐标预处理振动信号进行划窗截取采样后获得若干采样样本，每个样本中包括128c个信号采样点；将各个采样样本中的若干采样样本进行故障标注作为标注样本，剩下的若干采样样本不进行故障标注作为无标注样本； S4、针对每个采样样本，使用两角差cos函数处理采样样本后获得谐波减速器的振动信号的GASF图像；将由进行故障标注采样样本获得的GASF图像作为有标签数据图像，将由未进行故障标注采样样本获得的GASF图像作为无标签数据图像； S5、将各个有标签数据图像和各个无标签数据图像共同作为训练集，将训练集输入基于半监督学习SSL的标签生成网络进行训练，获得训练完成的标签生成网络； S6、将每个无标签数据图像输入训练完成的标签生成网络中处理后输出每个无标签数据图像的生成标签数据图像； S7、将各个有标签数据图像和生成标签数据图像共同作为源域，将除了源域的负载工况的另外一种负载工况下的振动信号经步骤S2-S4获得的各个无标签数据图像作为目标域，将源域和目标域共同输入领域对抗迁移网络DANN中进行训练，获得训练完成的领域对抗迁移网络DANN； S8、通过传感器采集谐波减速器在工作时的实时振动信号，将实时振动信号进行步骤S2-S3中的振动信号的相同的操作获得若干实时采样样本，将各个实时采样样本进行步骤S4中的采样样本的相同的操作获得若干实时GASF图像，将各个实时GASF图像依次输入训练完成的标签生成网和训练完成的领域对抗迁移网络DANN中处理后确定实时振动信号的负载工况，实现在变工况和少标签情况下的谐波减速器的故障诊断。

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