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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种滚动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：CN115979643B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202211671968.8，技术领域涉及：G01M13/04；该发明授权一种滚动轴承故障诊断方法及系统是由丁华;李宁;孙晓春;王焱;王光;马子越;张瑞珈;孔维一;浦国树;宫文博;马丁·劳易特设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种滚动轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种滚动轴承故障诊断方法及系统，涉及滚动轴承故障诊断领域，该方法包括获取滚动轴承当前的一维时序信号；根据所述当前的一维时序信号分别确定对应的频域信号和包络谱信号；根据当前的一维时序信号以及对应的频域信号和包络谱信号，采用基于改进DenseNet和深度特征融合的滚动轴承故障诊断模型确定诊断结果。本发明可提高滚动轴承故障诊断的精度。

本发明授权一种滚动轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取滚动轴承当前的一维时序信号； 根据所述当前的一维时序信号分别确定对应的频域信号和包络谱信号； 根据当前的一维时序信号以及对应的频域信号和包络谱信号，采用基于改进DenseNet和深度特征融合的滚动轴承故障诊断模型确定诊断结果；所述基于改进DenseNet和深度特征融合的滚动轴承故障诊断模型包括：卷积层、改进DenseNet、深度特征融合单元、平铺层、全连接层和softmax分类层；所述诊断结果包括：正常状态、内圈故障、外圈故障或滚动体故障； 基于改进DenseNet和深度特征融合的滚动轴承故障诊断模型确定诊断结果的过程为： 将当前的一维时序信号以及对应的频域信号和包络谱信号分别通过卷积层进行特征提取，得到相应的浅层特征； 将浅层特征分别通过改进DenseNet进行特征提取，得到相应的深层特征；所述改进DenseNet包括：改进的密集块和过渡层；改进的密集块为在密集块中引入池化层和多尺度卷积核；在改进的密集块中的每一卷积层后加入了挤压激励模块； 将深层特征通过深度特征融合单元中的注意力机制方法进行特征的加权融合，得到全局特征； 将全局特征依次通过平铺层、全连接层和softmax分类层进行结果输出，得到诊断结果。

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