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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于包络谱知识蒸馏的滚动轴承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：CN119509980B 。

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：202411431096.7，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种基于包络谱知识蒸馏的滚动轴承故障诊断方法是由唐智;苏祖强;王梦瑶;牟南瑜;王淑娴;罗茂林设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于包络谱知识蒸馏的滚动轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于包络谱知识蒸馏的滚动轴承故障诊断方法，其包括以下步骤：获取滚动轴承振动信号并进行样本划分和归一化处理；计算源工况样本的谱峭度，并以此确定包络解调的中心频率和带宽，从而进行包络解调，将解调样本送入教师网络Φ进行预训练；将源工况下原始振动样本和包络谱样本分别输入学生网络Ψ和预训练好的教师网络Φ，提取两个网络学习到的轴承健康状态表示建立包络谱知识蒸馏损失；并计算学生网络的预测损失，跨工况样本概率分布对齐损失以及健康状态表示的多样性损失；进行多损失反向传播，采用Adam优化器优化故障诊断网络的权值和偏置；最后，将目标工况样本输入训练好的故障诊断模型进行性能测试。

本发明授权一种基于包络谱知识蒸馏的滚动轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于包络谱知识蒸馏的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取滚动轴承振动信号，对振动信号进行样本划分，并进行归一化处理； S2：计算源工况样本的谱峭度，并根据谱峭度确定包络解调的中心频率和带宽，按照解调参数对源工况样本进行包络解调，并将解调样本送入教师网络Φ进行预训练； S3：利用预训练的教师网络从源工况样本中提取基于包络谱知识的滚动轴承健康状态表示； S4：将源工况下的原始信号输入学生网络Ψ，利用学生网络学习源工况信号的健康状态知识表示； S5：基于包络谱知识表示和原始信号知识表示计算谱知识蒸馏损失，计算多源域样本的健康状态表示协方差矩阵之间的高阶统计量获得跨工况表示的概率分布对齐损失，利用L2范数确定表示多样性损失，根据预测健康状态与实际滚动轴承健康状态的交叉熵得到预测损失； S6：进行损失反向传播，采用Adam优化器优化滚动轴承故障诊断网络的权值和偏置； S7：将目标工况样本输入训练好的故障诊断模型进行性能测试； 分别计算健康状态预测模型训练过程的谱知识蒸馏损失、概率分布对齐损失、多样性损失以及预测损失，具体包括： S61：基于包络谱知识表示和原始信号知识表示计算谱知识蒸馏损失，蒸馏损失Lspe计算公式如下： 其中，n表示故障诊断模型获得的健康状态表示的维数；分别对应教师网络和学生网络学习到的健康状态表示； S62：计算多源域样本的健康状态表示协方差矩阵之间的高阶统计量获得跨工况表示的对齐损失，对齐损失Lali计算公式如下： 其中，F表示Frobenius范数，分别表示在第i个和第j个源工况下学习到的滚动轴承健康状态表示，C为协方差矩阵； S63：利用L2范数确定表示多样性损失Ldiv，其计算公式如下： S64：根据预测健康状态与实际滚动轴承健康状态的交叉熵得到预测损失Lcla如下： 其中，N是滚动轴承健康状态类别数，yi是真实健康状态标签的分布，其中对应健康状态的位置为1，其他为0，是诊断模型预测的概率分布。

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