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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种跨工况行星齿轮箱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：CN115409110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211051625.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种跨工况行星齿轮箱故障诊断方法是由韩延;文瑞;黄庆卿;张焱;魏旻;王平;洪承镐设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨工况行星齿轮箱故障诊断方法在说明书摘要公布了：获取大量有标签的源域故障数据以及一些无标签的目标域故障数据，且目标域故障数据的标签空间是源域故障数据标签空间的子集；对收集到的数据进行小波包变换，获取小波系数；构建诊断模型，包括特征提取器、域鉴别器和分类器，利用特征提取器分别提取源域故障数据和目标域故障数据的特征；对源域故障数据进行加权处理后通过域鉴别器与目标域故障数据进行对抗训练，计算对抗损失，并通过分类器的分类结果计算分类损失，通过对抗损失和分类损失对诊断模型的参数进行优化；将目标域待检测的数据输入优化后的诊断模型，诊断模型输出故障诊断结果；与现有行星齿轮箱故障诊断方法相比，本发明可在目标域故障类别数未知的情况下实现行星齿轮箱跨工况故障诊断。

本发明授权一种跨工况行星齿轮箱故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种跨工况行星齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、获取大量有标签的源域故障数据以及一些无标签的目标域故障数据，且目标域故障数据的标签空间是源域的故障数据标签空间的子集； S2、对收集到的数据进行小波包变换，获取小波包系数，并使用小波包系数作为诊断模型的输入； S3、构建诊断模型，包括特征提取器、域鉴别器和分类器，利用特征提取器分别提取源域故障数据和目标域故障数据的特征；对源域的故障数据进行加权处理后通过域鉴别器与目标域故障数据进行对抗训练，计算对抗损失，并通过分类器的分类结果计算分类损失，通过对抗损失和分类损失对诊断模型的参数进行优化；对源域的故障数据进行加权处理的过程包括： 其中，Ks表示源域的故障类别总数；ns表示源域样本数；nt表示目标域样本数量；nk表示目标域样本的第k类伪标签数量；表示训练过程中，第i个mini-batch时，得到的源域的第k个类别的权重；表示第i个mini-batch中，用于计算权重的中间变量；α为控制权重更新速率的超参数； 目标域样本的第k类伪标签数量nk表示为： 其中，表示当成立时，其值为1，否则为0；表示源域的类原型；k表示源域的第k类故障类别； 第i个mini-batch中，源域的类原型的计算过程包括： 其中，xk表示源域中属于第k类的样本；|Sk|表示源域中第k类样本集合Sk中样本的数量；Gxk表示样本xk通过特征提取器G提取的特征；表示当前第k类特征的平均值；α为控制更新速率的超参数；表示第i个mini-batch中，计算得到的第k类的原型； S4、将目标域待检测的数据进行小波包变换，将小波系数输入优化后的诊断模型，诊断模型输出故障诊断结果。

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