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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种分布式多源传感的设备状态智能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：CN115659280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211433892.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种分布式多源传感的设备状态智能诊断方法是由刘富樯;邓文龙;蒲华燕;罗均;秦毅;陈锐;皮阳军;刘飞;徐浪设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分布式多源传感的设备状态智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分布式多源传感的设备状态智能诊断方法，该方法包括：根据机械设备的运动学关系、动力学模型和优化目标，对多种多个接触式传感器进行分布式优化布局，获取分布式多源传感反馈数据，采用数据融合获得标准型预处理特征数据，针对标准特征数据以迁移学习获得分布式多源接触式设备状态智能诊断结果；面向设备运动的外部表征，布置移动式动态图像采集及分析系统，以实施基于图像的非接触式设备状态提取，通过图像分析系统实现关键节点特征提取，采用图卷积神经网络，获得机械装置的状态智能诊断；基于分布式多源接触式诊断结果和移动式非接触图像诊断结果，采用专家模糊融合技术，获得机械装置的运动状态、异常情况的分类及定位，并实现设备的寿命预测。

本发明授权一种分布式多源传感的设备状态智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种分布式多源传感的设备状态智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：根据机械设备的运动学关系、动力学模型和优化目标，对多种多个接触式传感器进行分布式优化布局，获取分布式多源传感反馈数据； 步骤2：面向设备运动的外部表征，布置移动式动态图像采集及分析系统，以实施基于图像的非接触式设备状态提取； 步骤3：以步骤1中的所述分布式多源传感反馈数据为输入，采用数据融合机制获得时频域标准型预处理特征数据； 步骤4：以步骤2中提取的非接触式图片数据为输入，采用图像分析系统实现关键节点特征提取； 步骤5：以步骤3中提取的特征数据为网络模型输入，采用深度卷积对抗域自适应神经网络模型，获得分布式多源接触式设备状态智能诊断结果； 采用DCADA获得分布式多源接触式设备状态智能诊断结果，DCADA分为特征提取、领域自适应和状态识别模块，基于接触式多源传感分布式检测融合数据，提取域不变特征和设备状态特征，实现设备状态的智能诊断；DCADA的域自适应模块损失函数为： 其中，Gfxi是特征提取模块提取的特征表示，Gdx是域自适应模块的特征表示，xi是源域样本数据，yi是源域样本标签数据，di为第i个样本的领域样本标签,Wc为鉴别器的权重系数，n为鉴别器的个数；状态识别模块的损失函数： 其中，Gyx是状态识别模块的特征表示,ns为源域样本总数；通过梯度反转层将域自适应模块和状态识别模块的损失函数值传递给特征提取模块，获得特征提取模块的迭代损失函数： 其中，w是最大均值差异边际分布权重，θf是Gf权重迭代更新参数，μ为学习率超参数，LM与Lf分别是MMD边际分布损失函数和特征提取模块损失函数； 步骤6：以步骤4中提取的关键节点图像特征为模型输入，采用图卷积神经网络模型，获得机械设备的状态智能诊断； 步骤7：基于步骤5和步骤6的智能诊断结果，采用专家模糊融合技术，获得设备的运行状态、异常情况的分类及定位，并实现设备的寿命预测。

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