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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利一种转动设备跨工况开集故障诊断方法及装置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：CN118965097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410959370.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种转动设备跨工况开集故障诊断方法及装置是由梅杰;王宇庭;金和平;刘洁;沈阳武;何立夫;陈智迪;邝家月;陈鹏;李佳霖;任家朋;胡章博设计研发完成，并于2024-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种转动设备跨工况开集故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及转动设备故障诊断技术领域，公开了一种转动设备跨工况开集故障诊断方法及装置，该方法包括：构建源域数据集和目标域数据集；其中，源域数据集包含第一运行工况下具有故障状态标签的转动设备振动数据，目标域数据集包括第二运行工况下转动设备振动数据；利用源域数据集和目标域数据集对深度神经网络进行训练，得到训练后的深度神经网络；深度神经网络包括特征提取器、概率神经网络、域鉴别器和未知类检测器；利用训练后的深度神经网络对目标域数据集进行开集分类，得到转动设备跨工况开集故障类别。本发明实现了对不同工况下转动设备故障类别的准确识别，提高了对转动设备的故障诊断的准确度。

本发明授权一种转动设备跨工况开集故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种转动设备跨工况开集故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 构建源域数据集和目标域数据集；其中，所述源域数据集包含第一运行工况下具有故障状态标签的转动设备振动数据，所述目标域数据集包括第二运行工况下转动设备振动数据； 利用所述源域数据集和所述目标域数据集对深度神经网络进行训练，得到训练后的深度神经网络；所述深度神经网络包括特征提取器、概率神经网络、域鉴别器和未知类检测器； 利用所述训练后的深度神经网络对所述目标域数据集进行开集分类，得到转动设备跨工况开集故障类别； 所述利用所述源域数据集和所述目标域数据集对深度神经网络进行训练，得到所述训练后的深度神经网络，包括： 基于所述源域数据集，利用所述特征提取器和所述概率神经网络构建源域数据的分类训练优化目标函数； 基于所述源域数据集和所述目标域数据集，利用所述特征提取器和所述域鉴别器构建加权域对抗训练优化目标函数； 利用所述概率神经网络和所述未知类检测器构建加权分类训练优化目标函数； 基于所述源域数据的分类训练优化目标函数、加权域对抗训练优化目标函数和加权分类训练优化目标函数构建总优化目标函数； 利用所述总优化目标函数对所述深度神经网络进行训练，直至所述深度神经网络收敛，得到所述训练后的深度神经网络。

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