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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种融合邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的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：CN119719953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411818909.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种融合邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的轴承故障诊断方法是由董飞;陈俊杰;陈慧;钱孟浩;陈鑫;吴涛;刘怡;程志友;刘成尧设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的轴承故障诊断方法，包括四个步骤：1信号处理与时频统计特征提取；2域适应特征选取，基于朴素贝叶斯分类精度与域差异的域适应特征评价方法；3基于邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的域适应，将源域和目标域特征数据映射到Grassmann流形后，执行自适应动态分布对齐的过程中考虑类别标签信息和邻域关系保持，在降低训练数据与未知数据间分布差异的同时提高特征数据的可分性；4轴承跨域故障诊断模型训练与测试。本发明方法构建的模型跨域故障诊断性能明显优于其他模型，结合朴素贝叶斯分类精度与域差异的域适应特征评价方法，能够明显提高跨域故障诊断准确率。

本发明授权一种融合邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种融合邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下四个步骤： 1信号处理与时频统计特征提取 获取工况已知的轴承振动信号，以及工况未知的轴承振动信号，基于工况已知的轴承振动信号提取出多种时频域统计特征数据作为有标签的源域特征集，基于工况未知的轴承振动信号提取出多种时频域统计特征数据作为无标签的目标域特征集；采用经验模态分解EMD对工况已知的轴承振动信号、工况未知的轴承振动信号进行处理，提取出本征模态分量，计算时频域统计特征，构建原始特征集； 2域适应特征选取 基于步骤1得到的原始特征集，采用朴素贝叶斯分类算法对源域中各特征数据进行处理，获取特征的分类精度CA，该分类精度CA同时作为目标域特征集中对应类统计特征数据的分类精度CA，由分类精度CA表征源域特征集、目标域特征集中各个统计特征数据的判别能力； 然后基于源域和目标域中正常状态下特征数据，计算特征在不同域间的边缘概率最大均值差异和KL散度，用以表征特征的跨域稳定性； 最后，基于故障分类精度，边缘概率最大均值差异和KL散度，构建域适应特征选取指标RCD； 3基于邻域关系保持与流形嵌入分布对齐的域适应 对步骤2中获得的域适应特征选取指标，从源域和目标域中选取特征构建子集，进行域适应处理；对源域和目标域特征子集进行Grassmann流形子空间学习，在学习到的流形子空间中，执行自适应动态分布对齐过程中考虑类别标签信息和样本间邻域关系保持，实现降低源域和目标域之间的分布差异的同时提高特征数据的可分性； 4轴承跨域故障诊断模型训练与测试 在经过步骤3的自适应动态分布对齐后，将源域和目标域特征集分别用于跨域故障诊断模型的训练和测试；基于有标签源域特征数据，进行结构风险最小化原则下的故障模式识别分类器训练，获得轴承跨域故障诊断模型；然后，将无标签目标域特征数据输入已训练分类器，预测类别标签，获得跨域故障诊断结果。

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