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龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利一种基于模糊认知图的轴承故障预测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：CN115901264B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211655135.2，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种基于模糊认知图的轴承故障预测方法是由秦墩旺;吴立锋设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模糊认知图的轴承故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于模糊认知图的轴承故障预测方法，包括：S1.构建轴承故障预测模型；S2.将得到的故障数据进行归一化处理，把轴承数据每个变量作为节点输入到STFCM，学习轴承数据之间的时空特征；S3.STFCM得到的轴承状态值经过残差结构输入到LSTM；S4.将LSTM的先前隐藏状态输入到TFCM；S5.经过三层全连接层得到输出预测结果。轴承通常在复杂的环境下工作，导致其容易发生故障且在故障早期故障征兆不明显。给工业界带来潜在的安全威胁和不可估量的经济损失。轨道交通的故障诊断目前方法很难处理大量高维数据的状况，本发明能够更好捕获信号的高频变化，诊断轨道交通故障。

本发明授权一种基于模糊认知图的轴承故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊认知图的轴承故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：将轴承变量数据输入到时空模糊认知图STFCM，学习各个轴承变量之间以及各自时间维度上的关系，得到的轴承变量值输入到残差结构； 步骤二：将步骤一中STFCM得到的状态值与初始状态值经过线性变换构成残差结构，解决深度注意力模糊认知图DAFCM网络深度增加导致梯度爆炸和梯度消失的问题，将残差结构更新的轴承状态值输入到长短期记忆神经网络LSTM； 步骤三：将步骤二更新的轴承状态值输入到LSTM，捕捉轴承数据全局上下文的信息，将LSTM的先前隐藏状态输入到时间模糊认知图TFCM； 步骤四：使用TFCM捕获从LSTM输出隐藏状态的时间相关性，提高轴承非平稳时间序列的预测能力，得到新的轴承状态值后再输入到下一个残差结构； 步骤五：TFCM输出的轴承状态值与初始状态值经过线性变换构成残差结构，再经过三层全连接层得到最终的输出状态值； 其中，在步骤二中，将残差结构引入DAFCM；STFCM是计算模块，残差信息通过线性变换增加，加快收敛速度；最初节点状态值输入到残差结构中，具体如下： 其中，是线性变换的权重，Bq为偏置项，At为轴承状态值，为经过残差结构后的轴承状态值，st为STFCM更新后轴承状态值。

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