北京信息科技大学米洁获国家专利权
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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利基于零件特征频率的域泛化故障诊断方法、系统、介质及设备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：CN120850037B 。
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：202510971663.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于零件特征频率的域泛化故障诊断方法、系统、介质及设备是由米洁;甄真;张健设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于零件特征频率的域泛化故障诊断方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及机械设备故障诊断领域，公开了一种基于零件特征频率的域泛化故障诊断方法、系统、介质及设备，其包括：基于零件故障特征的物理知识生成零件故障仿真信号，作为物理知识域；采用深度神经网络，通过特征提取器从多个源域和物理知识域中提取故障特征，并将故障特征输入全连接层和域泛化对抗网络；在全连接层中通过最小化源域与物理知识域的分布差异，以该分布差异作为约束条件，约束模型学习到基于物理知识域不变特征，将所有源域故障特征分布与物理知识域故障特征分布对齐，通过分类器输出故障分类结果；提取的故障特征通过域泛化对抗网络中的域判别器区无法分出所属的域，以输出具有多个域共同特征的域分类结果。本发明能解决域数据不平衡导致的问题。
本发明授权基于零件特征频率的域泛化故障诊断方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于零件特征频率的域泛化故障诊断方法，其特征在于，包括： 基于零件故障特征的物理知识生成零件故障仿真信号，作为物理知识域，包括：基于故障理论，通过故障的冲击响应模型和调制模型生成所需零件故障类型的仿真故障信号；将生成的仿真故障信号作为物理知识域，是一个独立的源域，用于域泛化模型的训练，引导域泛化模型学习正确的特征； 采用深度神经网络，通过特征提取器从多个源域和物理知识域中提取故障特征，并将故障特征输入全连接层和域泛化对抗网络； 在全连接层中通过最小化源域与物理知识域的分布差异，以该分布差异作为约束条件，约束模型学习到基于物理知识域不变特征，将所有源域故障特征分布与物理知识域故障特征分布对齐，通过分类器输出故障分类结果； 提取的故障特征通过域泛化对抗网络中的域判别器区无法分出所属的域，以输出具有多个域共同特征的域分类结果。
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