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龙图腾网获悉润联软件系统(深圳)有限公司申请的专利设备故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN114429155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202210038565.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权设备故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质是由陈娇娇设计研发完成，并于2022-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本设备故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例属于设备运维领域，涉及一种设备故障诊断方法，包括通过根据预设的深度残差网络，提取振动数据样本中的源域特征以及目标域特征，基于源域特征确定故障类别对应的注意力权重，根据注意力权重和源域特征，确定故障正向特征，将目标域特征和故障正向特征经过域鉴别器进行鉴别处理，以确定设备故障类别，从而能更好地提取出振动数据中隐藏的多层次特征，由于注意力权重的存在使得源域特征分解成了与故障诊断任务有关的故障正向特征，避免了盲目地将源域特征和目标域特征进行全部对齐，使得设备故障诊断效率更高，并且提高了设备故障诊断的精确度，大大减少了设备运维人员的时间成本和精力，不需要过多的人为干涉，提高了工厂自动化程度。

本发明授权设备故障诊断方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种设备故障诊断方法，其特征在于，包括： 根据预设的深度残差网络，提取振动数据样本中的源域特征以及目标域特征； 基于所述源域特征确定故障类别对应的注意力权重； 根据所述注意力权重和所述源域特征，确定故障正向特征； 将所述目标域特征和所述故障正向特征经过鉴别处理，以确定设备故障类别； 其中，所述源域特征包括故障类别标签，所述基于所述源域特征确定故障类别对应的注意力权重包括： 获取所述源域特征的故障类别向量和所述故障类别向量携带的预测类别标签； 当所述预测类别标签与所述故障类别标签相同时，将所述故障类别向量和所述源域特征进行梯度计算，以得到注意力权重； 其中，故障类别向量携带的预测类别标签和其对应的源域特征携带的故障类别标签相同时，将故障类别向量对应的得分分数和源域特征fs求梯度，即得到的是注意力权重，注意力权重计算公式如公式4：； 其中，根据所述注意力权重和所述源域特征，确定故障正向特征包括： 对源域特征进行加权，源域样本是带有类别标签的故障数据，在对故障类别诊断的过程中，对判断成正确类别的记为fps，称为故障正向特征；源域特征经过注意力权重作用之后得到与判别任务有关的故障正向特征，此时故障正向特征计算如公式6所示：； 其中，鉴别处理是指对分好的故障类别通过域鉴别器进一步判断是否分类准确，其中，鉴别器是给定一个输入分类信息，输出一个[0,1]的置信度，越接近1则置信越高，越接近0则置信度越低，进而判断分类是否为真； 将目标域特征和故障正向特征拼接之后得到的拼接特征作为域鉴别器的输入，拼接特征并不会直接输入到域鉴别器，而是域鉴别器和拼接特征中间有一个梯度反转层，使得拼接特征经过梯度反转处理后得到故障特征，域鉴别器的训练目标是将输入的信息分到正确的域类别，即是源域样本的已知故障类别还是目标域样本的未知故障类别，在网络反向传播更新参数的过程中，由于梯度反转层的存在，梯度方向会逐渐向相反方向变换，对于最终故障类别判断而言，反向传播使拼接特征逐渐向混淆判别结果的方向迭代，使得域鉴别器不能正确的判断出信息来自哪一个域，因此形成一种对抗关系，与此同时，类判别器的存在使得能够对故障进行类别判断。

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