买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种新故障和复合故障协同诊断方法、装置和存储介质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：CN117171666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310964501.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种新故障和复合故障协同诊断方法、装置和存储介质是由李巍华;蓝昊;黄如意;陈佳鲜;夏景演设计研发完成，并于2023-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种新故障和复合故障协同诊断方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种新故障和复合故障协同诊断方法、装置和存储介质，属于机械制造技术领域。其中方法包括：构建训练和测试数据集，利用安装在机械装备上的加速度传感器采集机械装备不同工况下的振动信号数据；构建包含特征提取器、域判别器、新故障检测器和复合故障分类器的训练模型；优化模型参数，基于协同训练策略，融合对抗域自适应、开放域自适应、伪标签学习技术，构建多任务学习框架，使故障诊断模型获得最优网络参数；已知故障、新故障和复合故障的协同诊断，使用训练完备的特征提取器和复合故障分类器构建测试模型，同时实现已知故障诊断、新故障检测和复合故障解耦任务。本发明能够同时实现已知故障诊断、新故障检测和复合故障解耦。

本发明授权一种新故障和复合故障协同诊断方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种新故障和复合故障协同诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集机械装备的振动信号数据，根据振动信号数据获取训练集和测试集； 构建故障诊断模型，并采用训练集训练故障诊断模型；所述故障诊断模型包括特征提取器、域判别器、新故障检测器和复合故障分类器；其中，特征提取器用于挖掘振动信号数据中的状态特征；域判别器用于区分源域数据和目标域数据，以辅助特征提取器挖掘源域数据和目标域数据的共有特征；新故障检测器用于识别新出现的故障状态信号；复合故障分类器用于复合故障的解耦； 基于协同训练策略，融合对抗域自适应、开放域自适应、伪标签学习技术，构建多任务学习框架，同时训练优化特征提取器、域判别器、新故障检测器和复合故障分类器的参数，以使故障诊断模型获得最优网络参数； 使用训练后的特征提取器和复合故障分类器构建测试模型，并采用测试集进行测试，以实现已知故障诊断、新故障检测和复合故障解耦任务； 对抗域自适应技术通过梯度反转层将域判别器和特征提取器相连接，从而引导特征提取器学习不同任务之间的域不变特征； 对抗域自适应的损失函数的表达式为： 其中，代表源域样本xS和目标域样本xT，代表输入样本的域标签，θFE代表特征提取器中可训练的参数，θDD代表域判别器中可训练的参数，NS代表源域的样本数量，NT代表目标域的样本数量，d代表域标签；代表第i个样本的域标签为c，di,c代表第i个样本预测为标签c的概率； 对抗域自适应的训练过程表示如下： 其中，和分别代表θFE和θDD优化后的参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510641 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。