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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利轴承故障智能诊断模型与诊断方法、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：CN115420502B 。

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：202211080832.X，技术领域涉及：G01M13/04；该发明授权轴承故障智能诊断模型与诊断方法、系统是由何水龙;朱良玉;陈景龙;崔倩文;胡超凡设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本轴承故障智能诊断模型与诊断方法、系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能诊断技术领域，提供一种轴承故障智能诊断模型、方法和系统，包括，第一子模型、第二子模型、第三子模型、第四子模型，第一子模型、第三子模型分别与第二子模型连接；所述第一子模型包括串联的二维卷积模块、BN批量归一化模块、Swish激活函数模块、SENet模块；所述第二子模型包括形成堆叠连接多个模块；第三子模型包括形成堆叠连接的多个模块；第四子模型包括串联的1个卷积层、1个全局平均池化以及1个全连接层；通过构建不同连接方式的神经网络结构，提取轴承振动数据样本特征，从而改善注意力不够集中、特征提取不够合理等问题，进而能够准确地识别出轴承故障特征、轴承故障的严重程度、是否采用对应的维护措施。

本发明授权轴承故障智能诊断模型与诊断方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种轴承故障智能诊断模型，其特征在于，所述轴承故障智能诊断模型包括第一子模型、第二子模型、第三子模型、第四子模型，第一子模型、第三子模型分别与第二子模型连接；所述第一子模型包括串联的卷积核大小为3×3步距为2的二维卷积模块、BN批量归一化模块、Swish激活函数模块、SENet模块；所述第二子模型包括形成堆叠连接的10个Fused-MBConv模块，所述Fused-MBConv模块包括1个升维卷积层和1个降维卷积层；第三子模型包括形成堆叠连接的30个MBConv模块；第四子模型包括串联的1个卷积层、1个全局平均池化以及1个全连接层； 其中，在第二子模型中，所述升维卷积层中卷积核的大小为3×3、步距为2；降维卷积层中卷积核的大小为1×1、步距为1； 在第三子模型中，所述MBConv模块包括1个升维卷积层、1个深度可分离卷积、1个SENet模块、1个降维卷积层；所述升维卷积层、所述降维卷积层采用了卷积核大小为1×1步距为1的二维卷积；深度可分离卷积中采用了卷积核大小为3×3步距为1的二维卷积；SENet采用Swish激活函数； 在第四子模型中，卷积层包括1个卷积核大小为1×1，步距为1的二维卷积，1个BN批量归一化、1个Swish激活函数； 其中，所述轴承故障智能诊断模型通过神经网络模型有监督学习训练得到。

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