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龙图腾网获悉浙江省特种设备科学研究院申请的专利一种基于多模态融合的自动扶梯传动系统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：CN120354215B 。

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：202510848588.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多模态融合的自动扶梯传动系统故障诊断方法是由陈栋栋;陈明辉;徐锋;陈林;翟勇;李东鑫;林正;傅军平;应晨耕设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合的自动扶梯传动系统故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机械故障的诊断方法，目的是提供一种基于多模态融合的自动扶梯传动系统故障诊断方法，通过对原始时域信号进行处理，再经过神经网络的多轮训练，得到最终诊断结果，从而提高了对自动扶梯传动系统的故障诊断率。技术方案是：一种基于多模态融合的自动扶梯传动系统故障诊断方法，按以下步骤进行：1、数据采集以及数据预处理；2、将训练集数据输入本发明提出的神经网络模型中进行训练，同时使用验证集对训练效果进行验证；3、重复上述第二步，训练神经网络，若训练轮数已达到100轮，则停止训练；4、保存模型训练得到的网络参数，将测试集输入训练完成的神经网络中，计算准确率。

本发明授权一种基于多模态融合的自动扶梯传动系统故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合的自动扶梯传动系统故障诊断方法，按以下步骤进行： 步骤1、数据采集以及数据预处理； 数据预处理方法是：对采集到的振动数据以及噪声数据分别使用基于包络值的归一化方法实现噪声抑制的功能，增强信号的区分性；将得到的时域数据按照滑动窗口分割方法进行数据增强以及制作标签，对分割后的每一组数据进行快速傅里叶变换，得到对应的频域数据，并使用处理后的时域数据和频域数据制作数据集； 步骤2、将训练集数据输入神经网络模型中进行训练，同时使用验证集对训练效果进行验证； 训练方法是： 2.1将振动传感器采集和处理后的时域振动数据和频域振动数据，分别输入三个连续的时域特征提取块和频域特征提取块中进行初步特征提取，得到的结果再分别输入BiLSTM模型中捕捉长时间序列的双向依赖关系，将得到的时域输出结果和频域输出结果通过交叉注意力机制实现跨模态的信息融合，通过在不同模态之间建立联系，最后将经过交叉注意力机制得到的数据输入全局平均池化层将通道维度降为1，随后输入全连接层和Softmax激活函数得到对应于每种故障类别的概率，记为振动初步诊断结果；按照上述的方法，将噪声传感器采集和处理后的时域噪声数据和频域噪声数据进行训练，最终得到噪声初步诊断结果； 2.2将两种类型数据得到的初步诊断结果概率向量拼接为一个的概率矩阵；为分类器数量，为最终输出的故障类别数量；根据公式计算得到、和矩阵，将矩阵中代表每一种故障的概率相加得到向量，计算向量中最大概率对应的故障类别，即为神经网络预测的故障类别； 若向量中存在两个或两个以上最大概率相等的情况，则随机选择其中一个作为诊断结果； 矩阵的作用是得到不同分类器的分类能力权重，并将权重乘以初步诊断结果；矩阵的作用是得到同一分类器对每种类别分类能力权重，并将权重乘以初步诊断结果；矩阵通过和矩阵的点乘，得到根据不同分类器的能力进行加权和同一分类器对不同类别分类能力进行加权后的初步诊断结果；将两个分类器对应类别的概率进行相加，得到最终诊断结果；步骤3、重复上述步骤2，训练神经网络，若训练轮数已达到100轮，则停止训练；步骤4、保存模型训练得到的网络参数，将测试集输入训练完成的神经网络中，计算准确率。

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