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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种用于旋转机械的智能故障诊断方法及系统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：CN119782781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411914929.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种用于旋转机械的智能故障诊断方法及系统是由沈卫明;赵超设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于旋转机械的智能故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于工业设备智能运维相关技术领域，其公开了一种用于旋转机械的智能故障诊断方法及系统，其中方法包括：S1构建训练样本集包括多个源域的样本信号，每个样本信号包括振动信号、声学信号和故障标签；S2构建故障诊断模型包括：振动特征提取器用于提取振动特征，声学特征提取器用于提取声学特征，特征融合模块用于将振动特征和声学特征进行融合获取连接特征，特征映射模块用于从连接特征中提取统一特征，分类模块用于根据提取的特征进行故障模式分类；S3基于训练样本集对故障诊断模型进行训练；S4利用训练后的故障诊断模型进行在线故障诊断。本发明利用多源域振动和声学信号，从中学习不变的统一故障表征，提高模型跨域的诊断精度。

本发明授权一种用于旋转机械的智能故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于旋转机械的智能故障诊断方法，其特征在于，包括： 离线数据处理与训练阶段： S1，构建训练样本集，所述训练样本集中包括多个源域的样本信号，每个样本信号包括振动信号、声学信号以及故障标签； S2，构建故障诊断模型包括：振动特征提取器、声学特征提取器、特征融合模块、特征映射模块和分类模块，所述振动特征提取器用于从所述振动信号中提取振动特征，所述声学特征提取器用于从所述声学信号中提取声学特征，所述特征融合模块用于将所述振动特征和所述声学特征进行融合获取连接特征，所述特征映射模块用于从所述连接特征中提取统一特征，所述分类模块用于根据所述振动特征、所述声学特征以及所述统一特征进行故障模式分类； S3，基于所述训练样本集对所述故障诊断模型进行训练，获取训练完成的故障诊断模型； 在线故障诊断阶段： S4，利用训练完成的故障诊断模型对旋转机械进行在线故障诊断； S2中所述特征融合模块用于对来自同一源域的所述振动特征和所述声学特征进行融合获取同域连接特征，以及对来自不同源域的所述振动特征和所述声学特征进行融合获取跨域连接特征； 相应的，所述特征映射模块用于从所述同域连接特征中提取同域统一特征以及从所述跨域连接特征中提取跨域统一特征； S3包括：以最大化所述同域统一特征和所述跨域统一特征之间的互信息为目标对所述特征映射模块进行训练； 以最大化所述同域统一特征和所述跨域统一特征之间的互信息为目标对所述特征映射模块进行训练，具体包括： 所述同域统一特征和所述跨域统一特征之间的互信息具体如下式所示： ； 其中，表示互信息；为期望；和为样本的批次数量；为评价函数；为第i个同域统一特征；为第j个跨域统一特征； 通过最大化互信息的下界实现互信息最大化，最大化互信息的下界采用如下式所示的监督对比损失对所述特征映射模块进行训练： ； 其中，；；为与样本具有相同标签的正样本特征集；；为第i个特征；为第p个特征；为负样本特征；为放缩参数。

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