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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于AdaDCLF的多目标域设备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：CN114169436B 。

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：202111490279.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于AdaDCLF的多目标域设备故障诊断方法是由何志伟;刘才明;郑骁蓉;董哲康;高明煜设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AdaDCLF的多目标域设备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AdaDCLF的多目标域设备故障诊断方法，本发明结合MK‑MMD距离衡量源域与目标域的分布偏差，然后自适应调整域混淆损失因子，重点关注了最大的域混淆损失所对应的目标域数据的重要性。AdaDCLF自适应调整域混淆损失因子方法增强了模型在多目标域上的泛化能力，显著提高了设备故障诊断模型在多目标域上的诊断准确率，解决了单目标域域适应算法在多目标域上泛化能力不强的问题，从而实现对设备故障的智能诊断。

本发明授权一种基于AdaDCLF的多目标域设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于AdaDCLF的多目标域设备故障诊断方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： 1按不同工况条件将数据分为源域与目标域数据； 2构建设备故障诊断神经网络模型，初始化其参数； 3将源域和目标域数据输入神经网络中，分别计算分类损失和域混淆损失； 4通过AdaDCLF计算域混淆损失因子，根据域混淆损失因子得到总的域混淆损失，将分类损失和总的域混淆损失相加得到总损失函数值，然后进行迭代训练更新模型参数，得到最终模型； 所述的AdaDCLF全称为Adaptivedomainconfusionlossfactor，即自适应的域混淆损失因子，该方法自适应调整源域与各目标域之间的域混淆损失因子，从而提高设备故障诊断模型在多目标域上的性能表现；设备故障诊断神经网络总损失函数值计算如下： L＝LC+λLDC1 其中LC表示源域分类损失，LDC表示总的域混淆损失，λ表示总的域损失惩罚因子，总的域混淆损失由源域与各个目标域域混淆损失组成，LDC计算方法如下： 其中m表示目标域个数，j表示第j个目标域，α为域混淆损失因子，α采用AdaDCLF策略更新，更新公式如下所示： 式中n表示迭代次数，γ表示更新学习率，表示第n次迭代时源域与第j个目标域的MK-MMD多核最大均值差异距离； 根据域混淆损失因子，总损失函数值计算如下： 其中，S表示源域，T表示目标域，i表示源域或目标域的第i个样本，j表示第j个目标域，NS表示源域样本数，表示源域的第i个样本的数据，表示源域的第i个样本的数据标签；LC表示分类损失，LDC表示域混淆损失； 5设备故障诊断时将目标域数据输入最终模型，得到设备故障诊断结果。

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