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龙图腾网获悉杭州安脉盛智能技术有限公司申请的专利一种机械设备故障诊断方法、装置、设备及可读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：CN116361724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310240068.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种机械设备故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质是由吴琪文;段腾飞;蔡一彪;卢天华;孙丰诚;倪军设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械设备故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种机械设备故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：获取待诊断机械设备的一维振动信号；将一维振动信号输入训练得到的Morlet核卷积胶囊网络算法模型中，得到故障类别对应的概率向量；Morlet核卷积胶囊网络算法模型利用带有故障类别标签的历史一维振动信号训练得到，Morlet核卷积胶囊网络算法模型可以包括复Morlet核卷积层、主胶囊层、数字胶囊层及分类输出层；将概率向量中的最大概率对应的故障类别确定为待诊断机械设备的故障类别。本申请公开的技术方案，利用训练得到的Morlet核卷积胶囊网络算法模型对待诊断机械设备进行故障诊断，以实现自动进行故障诊断，提高故障诊断效率和准确性。

本发明授权一种机械设备故障诊断方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种机械设备故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取待诊断机械设备的一维振动信号； 将所述一维振动信号输入训练得到的Morlet核卷积胶囊网络算法模型中，得到故障类别对应的概率向量；所述Morlet核卷积胶囊网络算法模型利用带有故障类别标签的历史一维振动信号训练得到，所述Morlet核卷积胶囊网络算法模型包括复Morlet核卷积层、主胶囊层、数字胶囊层及分类输出层； 将所述概率向量中的最大概率对应的故障类别确定为所述待诊断机械设备的故障类别； 所述Morlet核卷积胶囊网络算法模型为自适应Morlet核卷积胶囊网络算法模型，所述复Morlet核卷积层为自适应复Morlet核卷积层，所述自适应复Morlet核卷积层中的平移因子和伸缩因子随所述自适应Morlet核卷积胶囊网络算法模型训练反向传播更新； 其中，所述自适应复Morlet核卷积层利用复Morlet小波基函数作为卷积核； 所述复Morlet小波基函数为： ； 其中，为所述一维振动信号，t为时间，为伸缩因子，b为平移因子，为角频率，i为虚数单位； 所述自适应复Morlet核卷积层的输出表示为： ; 其中，表示第层的第i个复Morlet核，表示第层的第个卷积核，为所述复Morlet核的尺寸，和表示感受野的尺寸，表示第j个复Morlet核的感受野，表示第j个感受野上输入的信号； 所述自适应复Morlet核卷积层中的平移因子和伸缩因子随所述自适应Morlet核卷积胶囊网络算法模型训练反向传播更新的过程包括： ; 其中，为所述自适应Morlet核卷积胶囊网络算法模型的损失函数，所述损失函数为间隔损失和重构损失之和，表示所述自适应Morlet核卷积胶囊网络算法模型中所述自适应复Morlet核卷积层到输出层之间的中间层的梯度求导，为第k个复Morlet卷积核，和为伸缩因子和平移因子，为学习率，为伸缩因子对应的偏差，为平移因子对应的偏差，为反向传播过程中胶囊网络层梯度求导的总称。

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