中南大学潘彤阳获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于扩散模型的时变工况迁移学习轴承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：CN119202794B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411307816.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于扩散模型的时变工况迁移学习轴承故障诊断方法是由潘彤阳;王田天;谢劲松;曹沙;牛步钊;于祥;杨布尧;郭志斌设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于扩散模型的时变工况迁移学习轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于扩散模型的时变工况迁移学习轴承故障诊断方法，包括：获取轴承的原始故障振动信号并进行预处理，获得二维时频谱图像；构建去噪扩散模型，使去噪扩散模型学习稳定工况的二维时频谱图像的图像特征；通过二维时频谱图像的Repaint方法，基于时变工况的振动信号构建稳定工况下完整的轴承故障数据集；利用扩充的轴承故障数据集和领域泛化方法进行轴承故障诊断。本发明解决了领域泛化轴承故障诊断数据分布不一致导致的轴承故障诊断准确率低的问题，提升了轴承故障诊断的准确率，更加适应不同轴承应用场景的轴承故障诊断。
本发明授权一种基于扩散模型的时变工况迁移学习轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的时变工况迁移学习轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，获取轴承的原始故障振动信号并进行预处理，获得二维时频谱图像； S2，构建去噪扩散模型，将获取的稳定工况的二维时频谱图像放入去噪扩散模型进行模型训练，以使去噪扩散模型学习稳定工况的二维时频谱图像的图像特征； S3，通过二维时频谱图像的Repaint方法，将时变工况的振动信号按照制定的掩码规则对图像进行掩码，Repaint方法根据非稳定工况的振动信号中未被掩盖的部分以及去噪扩散模型学习的图像特征，将掩码区域生成出连续的符合振动信号规律的稳定振动信号，构建稳定工况下完整的轴承故障数据集； S4，利用S3扩充的轴承故障数据集和领域泛化方法进行轴承故障诊断。
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