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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利基于多分类器渐进式网络的旋转机械故障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：CN120296589B 。

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：202510276972.1，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于多分类器渐进式网络的旋转机械故障诊断方法是由陈寅生;琚泽东;冯玲玲;居超;陈心怡;王毓斌;杨京礼设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多分类器渐进式网络的旋转机械故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多分类器渐进式网络的旋转机械故障诊断方法，首先，提出一种颗粒特征提取模块，通过多尺度特征提取与交互感知融合有效捕捉颗粒特征信息，从而增强模型感知微小故障特征的能力。此外，提出一种交互感知增强注意力机制，通过多空间特征的交互感知和自适应增强，动态调节模型对关键信息的关注，从而显著提升复杂故障特征的表达质量。最后，提出一种渐进式动态分类器集成结构，通过逐步引入早期、中期和终期分类器，并集成动态损失，有效整合多层次特征信息，从而增强模型学习故障特征的能力。本发明不仅在有限样本条件下的旋转机械故障诊断领域具有实际应用价值，还为其他面临有限样本限制的分类和诊断任务提供了新的研究思路。

本发明授权基于多分类器渐进式网络的旋转机械故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多分类器渐进式网络的旋转机械故障诊断方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤1、搭建故障仿真平台，并通过传感器采集旋转机械的振动信号； 步骤2、利用滑动窗口技术将采集到的一维振动信号划分为训练集和测试集； 步骤3、构建多分类器渐进式网络PNMC，并初始化权重和偏置，所述PNMC包括颗粒特征提取模块GFE、交互感知注意力机制IPEA、渐进式动态分类器集成结构PDCE，具体构建步骤如下： 步骤31、构建GFE： 所述GFE由多尺度特征提取模块MSFE、特征交互感知融合模块FIPF、自适应卷积块AdaConv和残差卷积块ResConv组成，MSFE由大核空洞卷积块LKDConv和小核空洞卷积块SKDConv组成，大小核空洞卷积块分别包括两个子卷积块，数据输入MSFE后大小核空洞卷积块的两个子卷积块分别输出特征表示，对于大核或小核空洞卷积块输出的两个特征表示分别在通道维度上进行特征拼接后传递给AdaConva，通过FIPF融合后传递给AdaConvb，最后将二者的输出传递至ResConv生成融合特征后再将大小核空洞卷积块对应的融合特征进行拼接后传递至IPEA； 步骤32、构建IPEA： IPEA包括特征映射模块FM、掩蔽交互感知机制MIP、多尺度掩蔽多头注意力机制TMA和跳跃连接结构，FM由三组卷积层组成，MIP由线性变换、掩蔽操作和叠加融合组成，TMA由多尺度掩蔽机制和多头注意力机制构成； 步骤33、构建PDCN： 所述PDCE包含多分类器结构、集成损失函数和动态调整机制，多分类器结构包括早期分类器、中期分类器和晚期分类器，分别对浅层、中层、深层特征进行学习，三个分类器具有各自的损失函数，集成损失函数是将三个损失函数相加； 步骤4、使用训练集对PNMC进行训练，以优化模参数； 步骤5、通过测试集进行故障诊断测试，生成最终的诊断结果。

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