买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学申请的专利面向数据不平衡的频率细化扩散模型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：CN120781232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511261098.0，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权面向数据不平衡的频率细化扩散模型故障诊断方法及系统是由杨涵;宋艳;王代超;从霄;李沂滨设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向数据不平衡的频率细化扩散模型故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了面向数据不平衡的频率细化扩散模型故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，包括：获取待诊断设备的振动时域信号，将其转换成时频图；将时频图输入到训练后的故障诊断模型中，预测所属故障类别，得到故障诊断结果；本发明构建频率细化扩散模型，通过频率精炼策略，在保证高保真度的同时减少冗余采样步数，提高数据增强效率与下游分类器的判别性能，从而有效缓解数据不平衡带来的诊断模型性能退化。

本发明授权面向数据不平衡的频率细化扩散模型故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向数据不平衡的频率细化扩散模型故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取待诊断设备的振动时域信号，将其转换成时频图； 将时频图输入到训练后的故障诊断模型中，预测所属故障类别，得到故障诊断结果； 其中，所述故障诊断模型使用数据增强后的样本数据集进行训练，所述数据增强是基于数据不平衡的原始样本数据集，利用训练后的频率细化扩散模型，以高斯噪声和故障类别为输入，通过去噪过程生成所述故障类别下的故障样本，所述频率细化扩散模型的去噪过程依据频率分解为低频与高频部分，构建频率损失约束训练过程； 所述去噪过程，用公式表示为： = 其中，为第t步加噪后的样本，为第t-1步去噪确定性重建后的样本，表示在前向加噪过程中，在同一时间步添加到原始图像中的真实高斯噪声，为重注入的噪声，表示去噪网络在某一步预测出的噪声，为累积的信号保留因子，为在第s步中保留的原始时频图中图像信息的比率； 还包括：引入阶段感知噪声调度机制SNM，用阶段相关的温度因子调制重注入的噪声，用公式表示为： 其中，为累积的信号保留因子，代表从最开始的原始图像经过t步加噪后最终原始时频图保留的信息量； 所述频率损失，用公式表示为： 其中，、分别为第t-1步去噪确定性重建后的样本的低频与高频部分，表示真实时频图在第t-1步对应频段的成分，w为引导模型在不同阶段聚焦于相应频段的调节参数。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区山大南路27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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。