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龙图腾网获悉南京汇与信息科技有限公司申请的专利一种变工况下无人装备运动部件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：CN120429722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510922836.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种变工况下无人装备运动部件故障诊断方法是由刘浏;罗燕洋设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种变工况下无人装备运动部件故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变工况下无人装备运动部件故障诊断方法，采集运动部件在不同工况下的振动信号并进行预处理，根据故障类型标注标签，构建数据集；构建故障诊断模型，振动信号样本作为MSRAF的输入，得到融合后的特征，经过IDRSN进行特征降噪处理；经过BiLSTM进行时序特征提取；将BiLSTM输出的特征经过特征降维和Softmax层输出故障诊断结果；采用源域数据进行模型训练；利用迁移学习策略微调源域样本训练好的模型，并用微调后的模型诊断目标域剩余样本。本发明有效解决了变工况下故障特征提取不足以及降噪过程特征表达受限的问题，显著提升了运动部件在变工况下故障诊断的鲁棒性和泛化能力。

本发明授权一种变工况下无人装备运动部件故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种变工况下无人装备运动部件故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）采集无人装备运动部件在不同工况下的振动信号并进行预处理，根据故障类型标注标签，将数据划分为源域数据集和目标域数据集； （2）构建基于MSRAF-IDRSN-BiLSTM网络的故障诊断模型；所述MSRAF-IDRSN-BiLSTM网络包括多尺度残差注意力融合模块MSRAF、改进的深度残差收缩网络IDRSN和双向长短时记忆网络BiLSTM；振动信号样本作为MSRAF的输入，得到融合后的特征，经过IDRSN进行特征降噪处理；对降噪后的特征经过BiLSTM进行时序特征提取；将BiLSTM输出的特征经过特征降维和Softmax层输出故障诊断结果； 所述改进的深度残差收缩网络IDRSN包括多个改进的深度残差收缩单元IRSBU；所述IRSBU首先将卷积层的输入特征通过两层BN、ReLU和卷积模块进行特征处理；然后使用双阶段注意力协同机制，第一级通道注意力自适应地调整各特征通道的阈值参数，实现阈值参数的自适应调整；第二级通道注意力使用自适应调节因子k对软阈值函数的输出特征进一步修正，在保留去噪能力的同时，增强特征的鲁棒性，IRSBU修正软阈值函数输出如下： ； 式中，为阈值；为输入；为输出；为符号函数，表达式如下： ； 最后利用残差连接将卷积层的输入特征和双阶段注意力协同机制处理后的特征相加作为输出； 所述双向长短时记忆网络BiLSTM具体实现过程如下： 在正向层中，每一步都会进行正向计算，并存储前向隐藏层的输出；然后，在反向层进行计算，同样每一步都会保存反向隐藏层的输出；随后，正向层和反向层的输出会被合并以生成最终输出，其计算方式如下： ； 式中，为正向LSTM的输出；为正向LSTM在时间步（t-1）时刻的隐藏状态；为反向LSTM的输出；为反向LSTM在时间步（t+1）时刻的隐藏状态；为隐藏层的最终输出；和为相应的激活函数；至为BiLSTM内部的权重矩阵； （3）采用源域数据进行模型训练，获取训练后的模型，采用目标域数据进行测试，获取故障诊断结果； （4）设计迁移学习策略，采用目标域中部分样本微调源域样本训练好的模型；采用目标域中剩余样本输入微调后的模型，获取故障诊断结果。

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