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龙图腾网获悉中南大学;湖南大学申请的专利一种用于轴承故障诊断的方法、电子设备及介质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：CN119714893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411789938.6，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种用于轴承故障诊断的方法、电子设备及介质是由王田天;谢劲松;李逾严;潘彤阳;阳劲松;杨布尧;郭志斌;李佳航设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于轴承故障诊断的方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于轴承故障诊断的方法、电子设备及介质，包括：对轴承不同故障和健康状态下的振动信号进行采集，进行多重采样和标注得到带标签和无标签的数据集，将采集到的振动信号分为训练集和测试集，训练集包括带标签和无标签数据，测试集只有无标签数据。构建K临近图和基于边缘自监督图注意力网络的特征提取网络，将训练集依次输入到边缘自监督图注意力网络层和全链接层中，并计算自监督损失和标签分类器损失，梯度回传更新网络参数；将不带标签的滚动轴承测试样本输入到训练好的模型中，于多核函数图构建与边缘自监督图注意力网络进行高精度的故障诊断，该方案解决了在极低标记率下，样本的特征挖掘不足，故障诊断精度不高的问题。

本发明授权一种用于轴承故障诊断的方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于轴承故障诊断的方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集轴承在不同故障与健康状态下的振动信号，并对振动信号进行预处理； 对预处理后的振动信号进行多重采样，生成信号切片，并对其中一部分信号切片进行标注，获得带标签的数据和无标签的数据； 将所有数据划分为训练集和测试集，其中训练集包含标签数据和无标签数据，测试集包含无标签数据； 基于带标签数据与无标签数据之间的距离，选择邻居节点，形成K临近图，其中所述距离由高斯核函数、sigmoid核函数和拉普拉斯核函数组成的多核函数计算； 基于所形成的K临近图，建立边缘自监督图注意力网络模型，所述边缘自监督图注意力网络模型包括两个边缘自监督图注意力网络层和两个全连接层； 将训练集依次输入到两个边缘自监督图注意力网络层和两个全连接层中，并计算自监督损失和标签分类器损失，利用梯度回传方法更新边缘自监督图注意力网络模型参数，得到训练好的边缘自监督图注意力网络模型； 将无标签数据的测试集输入到训练好的边缘自监督图注意力网络模型中进行故障诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中南大学;湖南大学，其通讯地址为：410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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