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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于并行缩放格拉姆角场和CNN的船舶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：CN119779682B 。

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：202411987024.0，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权基于并行缩放格拉姆角场和CNN的船舶轴承故障诊断方法是由甘辉兵;刘延琳设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于并行缩放格拉姆角场和CNN的船舶轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于并行缩放格拉姆角场和CNN的船舶轴承故障诊断方法，包括对各轴承振动故障数据的全局振动序列与分段振动序列，进行并行缩放融合获取轴承一维时序信号；对轴承一维时序信号进行空间极坐标变换，获取各段轴承一维振动时序信号中对应振动采样点的角余弦值；基于振动采样点的角余弦值，根据格拉姆矩阵获取船舶轴承故障的RGB三通道图像样本集；构建基于多卷积块堆叠结合星运算的CNN轴承故障诊断模型，并根据RGB三通道图像样本集获取最优CNN轴承故障诊断模型，根据最优CNN轴承故障诊断模型，实现对船舶轴承故障的诊断预测。本发明解决了现有的船舶轴承故障诊断方法，在故障诊断任务中轴承故障信号提取精度不够且容易产生过拟合问题，导致模型学习效果不佳、故障类间易混淆以及诊断准确度不高等问题。

本发明授权基于并行缩放格拉姆角场和CNN的船舶轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于并行缩放格拉姆角场和CNN的船舶轴承故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：获取不同载荷下船舶轴承的正常时序振动数据； 根据正常时序振动数据获取时域特征异常的不同故障类别的轴承振动故障数据； S2：对各轴承振动故障数据的全局振动序列与分段振动序列，进行并行缩放融合获取新的轴承一维时序信号； 其中，所述全局振动序列即为轴承振动故障数据中的原始轴承一维振动时序信号；所述分段振动序列即为按照预设的分段方式，对原始轴承一维振动时序信号进行分段处理获取的振动序列； 且所述新的轴承一维时序信号包括原始轴承一维振动时序信号的全局信号分布与局部信号分布； S3：对轴承一维时序信号进行空间极坐标变换，获取各段轴承一维振动时序信号中对应振动采样点的角余弦值； S4：基于振动采样点的角余弦值，将各段轴承一维振动时序信号转换为对应的格拉姆矩阵，并根据格拉姆矩阵获取船舶轴承故障的RGB三通道图像样本集； S5：构建基于多卷积块堆叠结合星运算的CNN轴承故障诊断模型，并根据RGB三通道图像样本集获取最优CNN轴承故障诊断模型； S6：根据最优CNN轴承故障诊断模型，实现对船舶轴承故障的诊断预测。

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