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龙图腾网获悉安徽智质工程技术有限公司申请的专利一种超轻量级的设备轴承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：CN118961208B 。

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：202410982828.5，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种超轻量级的设备轴承故障诊断方法及系统是由许越;张晓光;吴劲松;陆凡凡;王金瑞;徐健设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超轻量级的设备轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超轻量级的设备轴承故障诊断方法及系统，属于故障诊断领域。所述方法包括：通过至少三个安装在设备不同位置但处于同一方向的振动传感器采集设备相应方向上的振动信号；将所述振动信号可视化为灰度图；三个振动传感器为一组，将每组振动传感器的灰度图融合成三通道RGB图像；采用改进的超轻量级网络StarNet模型对所述RGB图像进行轴承故障诊断。本发明充分考虑了多传感器信息之间的相关性与特异性，实现了多传感器信息的有效融合，并通过改进的超轻量级网络StarNet模型使得在参数量较小的情况下，层级之间的特征映射更加全面，从而提升模型的表现性能，进而提高轴承故障诊断准确度。

本发明授权一种超轻量级的设备轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超轻量级的设备轴承故障诊断方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S1、通过至少三个安装在设备不同位置但处于同一方向的振动传感器采集设备相应方向上的振动信号； S2、将所述振动信号可视化为灰度图； S3、三个安装在设备不同位置但处于同一方向的振动传感器为一组，将每组振动传感器的灰度图融合成三通道RGB图像； S4、采用改进的超轻量级网络StarNet模型对所述RGB图像进行轴承故障诊断；所述改进的超轻量级网络StarNet模型包括依次连接的卷积层、第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层、全局平均池化层全连接层，其中，所述卷积层的输出依次经过批量归一化和ReLU激活后输入到所述第一特征提取层；所有的特征提取层均包括依次连接的卷积层和StarBlocks层，其中，所述卷积层用于下采样，所述StarBlocks层用于特征提取；所述StarBlocks层包括第一逐点卷积层、第二逐点卷积层、深度卷积层、全连接层，其中，最初输入的特征依次经过第一逐点卷积层、深度卷积层进行处理；然后，所述深度卷积层的输出又分别经过两个全连接层后进行逐元素相乘，逐元素相乘得到的结果再经过一个全连接层后输出至所述第二逐点卷积层；最终，经过所述第二逐点卷积层处理后的特征与最初输入的特征跳跃连接后输出。

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