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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种时变工况下多噪声鲁棒的跨工况迁移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：CN119848622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411908488.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种时变工况下多噪声鲁棒的跨工况迁移故障诊断方法是由高亮;王力;李新宇;高艺平设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时变工况下多噪声鲁棒的跨工况迁移故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于机械设备智能故障诊断技术领域，其公开了一种时变工况下多噪声鲁棒的跨工况迁移故障诊断方法，包括以下步骤：获取信号样本并进行预处理；建立纠正网络模块和域适应网络模块，纠正网络用于筛选干净的样本并重新标记抑制特征噪声、标签噪声及特征噪声和标签噪声混合的噪声，域适应网络模块用于特征聚类和跨工况迁移诊断；建立多噪声鲁棒故障诊断训练模型；根据损失函数和优化算法进行模型训练；在线故障诊断，本发明解决了时变工况下多种噪声干扰造成的故障识别准确率低问题。

本发明授权一种时变工况下多噪声鲁棒的跨工况迁移故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种时变工况下多噪声鲁棒的跨工况迁移故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 离线训练： S1：采集的样本数据并进行预处理，得到源域训练数据集和目标域训练数据集；所述源域训练数据集包括振动、加速度、电流或声发射信号数据；其中，源域训练数据集是有标签的，用于模型训练；目标域训练数据集是无标签的，用于模型的域适应训练； S2：建立纠正网络模块和域适应网络模块，纠正网络模块以步骤S1获得的源域训练数据作为输入，获取干净的源域数据；域适应网络模块以干净的源域数据和目标域训练数据作为输入，实现域知识的迁移及分布对齐； 步骤S2具体包括以下步骤： S2.1将含噪声的源域训练数据输入到纠正网络模块中，通过纠正网络特征提取器提取深层特征，并将深层特征输入到纠正网络分类器和权重生成器中，利用纠正网络分类器的分类损失优化、正则化损失和排序损失优化纠正网络特征提取器、分类器和权重提取器，抑制源域中的噪声样本，最终获取干净的源域数据及样本的权重； S2.2将步骤S2.1获得的干净的源域数据和无标签的目标域训练数据输入到域适应网络中，通过特征提取器提取源域和目标域数据的深层特征，并将深层的特征输入到域适应分类器和域判别器中，利用域适应网络分类器加权的分类损失、对比损失、加权的域差异度量损失优化特征提取器和域判别器，实现域知识的迁移及分布对齐； S3：将步骤S2建立的纠正网络模块和域适应网络模块组合，建立多噪声鲁棒故障诊断训练模型； S4：根据损失函数和优化算法进行训练，将源域训练数据和目标域训练数据输入到步骤S3构建的故障诊断训练模型中进行模型训练，得到故障诊断测试模型； S5模型测试：将目标域测试数据的样本依次输入到S4构建的故障诊断测试模型，输出样本的故障类别； 在线故障诊断： 将需要进行故障诊断的目标域数据输入到S5得到的故障诊断模型，诊断目标域数据对应的故障类型。

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