安徽智质工程技术有限公司陈洋获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽智质工程技术有限公司申请的专利一种多元并行的神经网络机械设备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：CN117743786B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311699666.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种多元并行的神经网络机械设备故障诊断方法是由陈洋;韦鹏;韩小棒;张晓光;俞刚;汪诚设计研发完成，并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多元并行的神经网络机械设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多元并行的神经网络机械设备故障诊断方法，涉及机械设备故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1、在实验装备上设置多个测点,每个测点上安装一个传感器用于收集振动数据；S2、采用短时傅里叶变换处理振动数据，并将数据分为训练集与测试集；S3、从训练集中随机取基样本、正样本、负样本组成一个样本对，将样本对输入特征提取网络中进行训练获得样本对低维特征，本发明基于卷积神经网络设计了一种多元并行的神经网络结构，将带有故障特征的振动数据分别输入到三层网络结构相似的子网络中进行特征提取，提高了数据的复用率。
本发明授权一种多元并行的神经网络机械设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种多元并行的神经网络机械设备故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、在实验装备上设置多个测点,每个测点上安装一个传感器用于收集振动数据； S2、采用短时傅里叶变换处理振动数据，并将数据分为训练集与测试集； S3、从训练集中随机取基样本、正样本、负样本组成一个样本对，将样本对输入特征提取网络中进行训练获得样本对低维特征； S4、设置损失函数计算样本对的损失值，并反向传播优化网络模型参数； S5、将测试集样本输入网络模型获得测试集低维特征； S6、将测试集低维特征变换为测试集特征均值，然后与训练集特征均值进行相似度比较，之后确定故障类别并输出； 所述步骤S4中，本模型定义的损失函数如下： 其中，为基样本的低维特征，为正样本的低维特征，为负样本的低维特征，为人为设定的阈值，表示两个维特征向量之间的曼哈顿距离，距离计算公式如下： 当取时模型进行反向传播优化。
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