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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种在线工业轴承流式数据故障诊断方法和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：CN121561598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610099169.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种在线工业轴承流式数据故障诊断方法和系统是由贾婉莹;常玉清;孙宇;高甜设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在线工业轴承流式数据故障诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种在线工业轴承流式数据故障诊断方法和系统，涉及机械故障诊断和智能维护技术领域。该方法首先在源域适应源域数据进行本地训练，通过源域原型对齐模块进行类别特征对齐，以获取判别性强的特征原型；然后将预训练模型部署到目标域，对未标记的在线目标数据应用动态阈值诊断模块，根据多次随机MCdropout预测计算样本置信度，采用多阈值策略将样本动态分级筛选，提取可靠伪标签用于模型更新；同时基于源域和目标域特征分布构建高斯混合距离损失约束，衡量并缩减跨域分布差异。使模型持续优化，无需源域数据即可对特征空间进行有效对齐，大幅提升轴承故障诊断的准确率和稳定性，适合工业现场的实时故障监测与智能维护。

本发明授权一种在线工业轴承流式数据故障诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种在线工业轴承流式数据故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取源域历史运行数据，包括若干轴承故障状态的样本以及对应的故障类别标签和源域标识； 对源域历史运行数据进行预处理，得到预处理后的源域历史运行数据； 构建故障诊断模型，并利用预处理后的源域历史运行数据对其进行源域离线训练，得到源域模型，同时保存源域离线训练过程中得到的源域特征分布的统计表示；所述故障诊断模型用于对输入的轴承故障状态的样本进行故障诊断，得到故障类别；在源域离线训练过程中引入源域原型对齐模块对样本特征分布施加约束，包括类内聚集约束、施加类间分离约束和同类原型对齐约束； 获取目标域的振动监测数据，并根据源域特征分布的统计表示对源域模型进行目标域在线适应，得到最终的故障诊断模型，具体的，引入动态阈值诊断模块，对目标域的振动监测数据进行筛选和伪标签生成，并利用筛选后的振动监测数据及其伪标签对源域模型进行更新，得到最终的故障诊断模型； 获取实时的振动监测数据，利用最终的故障诊断模型进行在线故障诊断。

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