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龙图腾网获悉郑州恒达智控科技股份有限公司;郑州煤机智控技术创新中心有限公司申请的专利一种用于实时轴承故障诊断的金字塔型时间卷积网络结构及诊断方法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：CN116662928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310548789.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种用于实时轴承故障诊断的金字塔型时间卷积网络结构及诊断方法是由常亚军;杨艺;张浩淼;李新伟;杨亚威;崔华;张旭和;杨龙设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于实时轴承故障诊断的金字塔型时间卷积网络结构及诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于实时轴承故障诊断的金字塔型时间卷积网络结构及诊断方法，涉及机械零部件故障诊断技术领域，由数据输入、网络段1、网络段2和结果输出四部分组成，所述数据输入部分用于对原始数据进行预处理并传输至网络段1中，通过所述网络段1中神经元的连接方式进行网络训练，并将输出的预测序列传输至网络段2；所述网络段2对所述预测序列进行分类以得到多种不同的故障类型并传输至结果输出部分，所述结果输出部分来对其进行训练和诊断，并输出最终的诊断结果。本发明所述的金字塔型时间卷积神经网络结构及诊断方法，能够对不同传感器数据进行融合，且网络参数小、网络训练时需要的内存资源少且能够进行实时故障诊断。

本发明授权一种用于实时轴承故障诊断的金字塔型时间卷积网络结构及诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种用于实时轴承故障诊断的金字塔型时间卷积网络构建系统，其特征在于：由数据输入、网络段1、网络段2和结果输出四部分组成，所述数据输入部分用于对不同类型传感器接收到的数据集进行标准化处理，并使数据与网络结构适配，再将预处理后的数据传输至网络段1部分中； 所述网络段1用于根据历史数据预测将来数据，由输入层、隐藏层1、隐藏层2和输出层四层神经元组成，所述隐藏层1、隐藏层2、输出层的每一层神经元分别与前一层的4个神经元连接，通过所述网络段1中神经元的连接方式进行网络训练，并将输出的预测序列传输至网络段2；包括：将网络段1得到的标准化序列通过公式计算神经元输出，其中a表示输入向量，b表示偏置，ReLU·表示激活函数，W表示卷积核权值向量，且每层卷积核相同； 网络段1输出序列为，标签序列为，并约束两者相等； 网络段1的损失函数为； 所述网络段2包括输入层、隐藏层1、隐藏层2、隐藏层3、隐藏层4、隐藏层5和输出层，且每层神经元数量均为前一层的四分之一，输出层为1个神经元；且层与层之间神经元的连接方式与网络段1相同，C个通道输出对应C种故障类型； 所述网络段2对所述预测序列进行分类以得到多种不同的故障类型并传输至结果输出部分，所述结果输出部分对其进行训练和诊断，并输出最终的诊断结果，包括： C个通道的输出组成一个C维向量，通过Softmax函数转换值域为[0,1]的数值，采用公式： ； 训练时采用OneHot编码方式将C种故障类型编码为，该编码为一个C维向量，对应类别处为1，其余为0； 通过计算编码和输出值之间的差异，误差反向传播更新网络参数，损失函数为：； 通过计算出总损失函数，其中λ是一个超参数，能够调节网络性能； 在进行诊断时，通过上述公式计算出来的的值进行推断，其中最大值对应的类别即为最终的诊断结果。

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