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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种数模联动的转子系统特征迁移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：CN118709031B 。

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：202410702352.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种数模联动的转子系统特征迁移故障诊断方法及系统是由王红军;马康设计研发完成，并于2024-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数模联动的转子系统特征迁移故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数模联动的转子系统特征迁移故障诊断方法及系统，其包括：将不对中故障及不平衡故障引入构建的转子系统动力学模型，以建立转子系统故障动力学微分方程，并求解得到故障位移仿真信号；将故障位移仿真信号作为构建的梯度惩罚条件深度卷积生成对抗网络中生成器的输入，将得到的初始生成信号与真实信号以及故障标签信息输入判别器，获得结合机理特性与实际机械特性为一体的生成信号；构建基于特征迁移学习理论建立跨工况域适应故障诊断模型，将结合机理特性与实际机械特性为一体的生成信号的数据作为源域，将待测其他工况数据作为目标域，训练跨工况域适应故障诊断模型，以对转子系统进行跨工况故障诊断。

本发明授权一种数模联动的转子系统特征迁移故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数模联动的转子系统特征迁移故障诊断方法，其特征在于，包括： 基于转子系统故障动力学模型，将不对中故障及不平衡故障引入构建的转子系统动力学模型，以建立转子系统故障动力学微分方程，并求解转子系统故障动力学微分方程，得到故障位移仿真信号； 将故障位移仿真信号作为构建的梯度惩罚条件深度卷积生成对抗网络中生成器的输入，将得到的初始生成信号与真实信号以及故障标签信息一起输入判别器，获得结合机理特性与实际机械特性为一体的生成信号； 构建基于特征迁移学习理论建立跨工况域适应故障诊断模型，将结合机理特性与实际机械特性为一体的生成信号的数据作为源域，将待测其他工况数据作为目标域，训练跨工况域适应故障诊断模型，由训练好的跨工况域适应故障诊断模型对转子系统进行跨工况故障诊断； 构建基于特征迁移学习理论建立跨工况域适应故障诊断模型，包括：特征提取层、自适应层和全连接层； 采用ResNet-50网络作为特征提取层进行特征提取，同时引入局部最大均值差异自适应层来对齐子领域分布； 在ResNet-50全局平均池化层后添加一个全连接层，将其设定为自适应层，采用局部最大均值差异度量进行子领域域适应，得到跨工况域适应故障诊断模型； 其中，ResNet-50网络包括49层卷积层和1层全连接层。

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