中国石油大学(华东)庞善臣获国家专利权
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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种可迁移的多尺度旋转机械故障诊断方法及系统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：CN115587299B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211104454.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种可迁移的多尺度旋转机械故障诊断方法及系统是由庞善臣;于世行;王新增;翟雪;贺思程;乔思波;赵亚武;桂海源设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种可迁移的多尺度旋转机械故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障识别技术领域，特别是涉及一种可迁移的多尺度旋转机械故障诊断方法及系统，方法包括：获取训练数据集；所述训练数据集包括源域样本集和目标域样本集；基于所述训练数据集对故障诊断模型进行训练，得到训练好的所述故障诊断模型；所述故障诊断模型包括多尺度特征提取网络、全连接神经网络分类器和基于反卷积的特征对齐网络；获取旋转机械的实时振动信号，将所述实时振动信号输入训练好的所述故障诊断模型，得到故障诊断结果。本发明提高了故障诊断的准确率，能自适应目标域的数据分布，避免从头训练导致时间和经验的浪费。
本发明授权一种可迁移的多尺度旋转机械故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可迁移的多尺度旋转机械故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集；所述训练数据集包括源域样本集和目标域样本集； 基于所述训练数据集对故障诊断模型进行训练，得到训练好的所述故障诊断模型；所述故障诊断模型包括多尺度特征提取网络、全连接神经网络分类器和基于反卷积的特征对齐网络； 所述基于反卷积的特征对齐网络用于鉴别故障类别预测结果的域标签，区分故障类别预测结果来自目标域还是源域； 所述基于反卷积的特征对齐网络的损失函数选用带标签平滑的交叉熵损失函数； 所述基于反卷积的特征对齐网络的参数参见下表： 获取旋转机械的实时振动信号，将所述实时振动信号输入训练好的所述故障诊断模型，得到故障诊断结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266400 山东省青岛市黄岛区长江西路66号中国石油大学(华东)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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