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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于多模态监测数据深度融合的机械故障诊断方法和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：CN119885064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411817706.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态监测数据深度融合的机械故障诊断方法和系统是由张天赐;唐进元;陈龙庭;周元生;邵文设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态监测数据深度融合的机械故障诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态监测数据深度融合的机械故障诊断方法和系统。该方法通过从多模态目标监测数据中任意选取两种模态目标监测数据；根据两种模态目标监测数据确定对应的目标机械故障诊断模型，其中，目标机械故障诊断模型由与两种模态目标监测数据的模态相同的样本监测数据集训练得到，样本监测数据集为采集的多种机械装备运行过程中的多模态监测数据，目标机械故障诊断模型包括对称融合模块和故障分类器，对称融合模块用于对两种模态目标监测数据进行双向对称交互，故障分类器用于对机械故障进行分类；将两种模态目标监测数据输入至目标机械故障诊断模型，得到机械故障诊断结果。本申请能够提高机械故障诊断的准确率。

本发明授权基于多模态监测数据深度融合的机械故障诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态监测数据深度融合的机械故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标机械装备运行过程中的多模态目标监测数据； 从所述多模态目标监测数据中任意选取两种模态目标监测数据； 根据所述两种模态目标监测数据确定对应的目标机械故障诊断模型，其中，所述目标机械故障诊断模型由与所述两种模态目标监测数据的模态相同的样本监测数据集训练得到，所述样本监测数据集为采集的多种机械装备运行过程中的多模态监测数据，所述目标机械故障诊断模型包括对称融合模块和故障分类器，所述对称融合模块用于对所述两种模态目标监测数据进行双向对称交互，所述故障分类器用于对机械故障进行分类，具体的： 所述目标机械故障诊断模型包括第一分支和第二分支，所述第一分支包含多个第一卷积层和第二分支包含多个第二卷积层，所述对称融合模块的数量、所述第一卷积层的数量以及所述第二卷积层的数量相等，将所述两种模态目标监测数据输入至所述目标机械故障诊断模型，得到机械故障诊断结果，包括： 将所述两种模态目标监测数据中的第一模态目标监测数据输入第一分支，得到每个第一卷积层的卷积结果，以及，将所述两种模态目标监测数据中的第二种模态目标监测数据输入第二分支，得到每个第二卷积层的卷积结果； 采用所述对称融合模块将所述第一分支中第j个第一卷积层的卷积结果和所述第二分支中第j个第二卷积层的卷积结果进行双向对称交互，得到所述第一分支中第j个第一卷积层的交互结果和所述第二分支中第j个第二卷积层的交互结果； 将所述第j个第一卷积层的交互结果作为第j+1个第一卷积层的输入，以及，将所述第j个第二卷积层的交互结果作为第j+1个第二卷积层的输入，直到所有第一卷积层的卷积结果和所有第二卷积层的卷积结果都完成双向对称交互，得到第一分支的深度交互结果和第二分支的深度交互结果； 对所述第一分支的深度交互结果和所述第二分支的深度交互结果进行拼接融合，得到深度融合特征； 将所述深度融合特征输入所述故障分类器中，得到机械故障诊断结果； 将所述两种模态目标监测数据输入至所述目标机械故障诊断模型，得到机械故障诊断结果。

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