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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利基于多尺度小波阈值化网络的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：CN116992280B 。

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：202310738821.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于多尺度小波阈值化网络的轴承故障诊断方法及系统是由于广增;张巧灵设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度小波阈值化网络的轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多尺度小波阈值化网络的轴承故障诊断方法及系统，方法如下：按预设的采样率采集轴承故障振动信号，构成轴承故障数据集；将轴承故障数据集按预设比例划分为训练集和测试集；将训练集的一维的轴承故障振动信号输入故障诊断模型进行训练，计算模型整体损失函数的值，使用Adam优化算法对模型进行参数更新；迭代训练，直至模型训练收敛，得到训练好的模型；将测试集的数据输入训练好的模型进行数据的分类，计算损失和准确率，实现轴承故障诊断。本发明在故障诊断时，利用深度残差收缩网络中软阈值化的结构与多尺度卷积小波分解模块结合可以实现多尺度小波分解和自适应滤波，有利于提升故障诊断的精度。

本发明授权基于多尺度小波阈值化网络的轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度小波阈值化网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、按预设的采样率采集轴承故障振动信号，构成轴承故障数据集； S2、将轴承故障数据集按预设比例划分为训练集和测试集； S3、将训练集的一维的轴承故障振动信号输入故障诊断模型进行训练，故障诊断模型的训练过程包括：通过多尺度卷积小波分解网络对轴承故障振动信号进行分频分析；其中，多尺度卷积小波分解网络包括三个不同尺度卷积核的单通路卷积小波分解网络；不同通路的卷积小波分解网络用于提取不同特性的时频特征；利用深度残差收缩网络和BiGRU的并联网络DRSN-BiGRU对多尺度卷积小波分解网络的输出特征进一步的特征提取；利用全连接层和Droupout层对DRSN-BiGRU的输出特征进行分类； S4、计算模型整体损失函数的值，使用Adam优化算法对模型进行参数更新； S5、迭代执行步骤S3到步骤S4，直至模型训练收敛，得到训练好的模型； S6、将测试集的数据输入训练好的模型进行数据的分类，计算损失和准确率，实现轴承故障诊断。

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浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街928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”。

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