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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于双图网络的小样本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：CN113988120B 。

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：202111202328.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于双图网络的小样本轴承故障诊断方法是由刘敏;汪韩设计研发完成，并于2021-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双图网络的小样本轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于双图网络的小样本轴承故障诊断方法，包括选取轴承故障的测试样本和训练样本，并对测试样本和训练样本进行预处理，采集数据点，构建元数据集；然后使用卷积神经网络提取元数据集的特征；并将提取出的特征和训练样本的标注信息输入双图网络，进而得到测试样本的故障类型。与现有技术相比，本发明具有准确度高、适用性强等优点。

本发明授权一种基于双图网络的小样本轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双图网络的小样本轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、选取轴承故障的测试样本和训练样本，所述测试样本和训练样本均带有标注信息； S2、对测试样本和训练样本进行预处理，构建元数据集； S3、使用卷积神经网络提取元数据集的特征； S4、将步骤S3中的提取的特征和训练样本的标注信息输入双图网络，所述双图网络包括点图和分布图，计算得到点图的最终边特征，在双图网络损失值最小时，对每个测试样本进行类预测； 所述预处理步骤包括： C1、从所有样本中随机抽取N个连续信号段和N个连续信号点组成的W*W个连续信号数据点； C2、所有连续信号数据点的值归一化，将归一化后的值填充所有样本图像中对应位置的像素值，得到填充图像； C3、将填充图像转换为灰度图像，堆叠后得到形成大小为W*W*M的图像，作为元数据集； 所述点图的边特征基于节点特征的差值的平方得到，所述分布图的边特征基于节点特征的差值的平方得到，所述双图网络损失值为点损失和分布损失的加权求和； 所述点损失表达式如下： 式中，pg表示点图，l表示网络的迭代次数，xi表示第i个样本，yi表示第i个样本的标注信息，Lcrossentropy表示交叉熵损失函数； 所述分布损失表达式如下： 式中，dg表示分布图，l表示网络的迭代次数，onehot表示独热编码，yi表示第i个样本的标注信息，NK表示分布级节点特征的维度，表示第l次迭代时分布图中的最终边特征，Lcrossentropy表示交叉熵损失函数。

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