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龙图腾网获悉中核武汉核电运行技术股份有限公司申请的专利一种多卷积网络融合的滚动轴承故障分类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：CN115758201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211283159.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种多卷积网络融合的滚动轴承故障分类方法是由张钊光;侯修群;蒋庆磊;张益舟设计研发完成，并于2022-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多卷积网络融合的滚动轴承故障分类方法在说明书摘要公布了：本发明属工业过程监控技术领域，具体涉及一种多卷积网络融合的滚动轴承故障分类方法。包括如下步骤:步骤S1：采集原始故障数据，对于采集到的原始故障数据，提取对应轴承的运行参数以及尺寸参数，利用上述参数求取三种故障特征频率；步骤S2：对原始故障数据，利用连续小波变换，获得4种时频图；步骤S3：对所有原始数据做连续小波变换后得到的时频图集划分为训练集和验证集；步骤S4：使用训练集训练故障分类模型；步骤S5：使用验证集验证模型的分类性能。本发明的有益效果在于：提升了整体网络的可解释性；提高了网络的灵活性；比传统的分类精度要高。

本发明授权一种多卷积网络融合的滚动轴承故障分类方法在权利要求书中公布了：1.一种多卷积网络融合的滚动轴承故障分类方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：采集原始故障数据，对于采集到的原始故障数据，提取对应轴承的运行参数以及尺寸参数，利用上述参数求取三种故障特征频率； 所述的步骤S1中，对于滚动轴承来说，故障点位于各个元件上时的故障特征频率如下： 外滚道故障的故障特征频率为： ， 内滚道故障的故障特征频率为： ， 滚珠故障的故障特征频率为： ， 式中，为轴的转频，z为滚珠个数，为滚珠直径，为滚动轴承节圆直径，为滚动轴承接触角； 步骤S2：对原始故障数据，利用连续小波变换，获得4种时频图； 所述的步骤S2中，所述的4种时频图包括所有频率的主时频图、外圈故障特征频率对应的子时频图、内圈故障频率对应的子时频图以及滚珠故障频率对应的子时频图； 步骤S3：对所有原始数据做连续小波变换后得到的时频图集划分为训练集和验证集； 步骤S4：使用训练集训练故障分类模型； 所述的步骤S4中，所述故障分类模型是四个相对独立的二维卷积神经网络，其输入各自对应4种时频图中的1种，其宏观的结构为：将串联的二维卷积层、池化层、归一化层、激活层设为一组，重复3组，之后将串联的全连接层、归一化层、激活层设为一组，重复2组，最后加一层SoftMax分类层； 所述的步骤S4中，主时频图对应的网络为主网络，3个子时频图对应的网络为副网络，主网络做4分类：外圈故障、内圈故障、滚珠故障以及健康状态；副网络做2分类，3个副网络的分类分别为：外圈故障不是外圈故障，内圈故障不是内圈故障，滚珠故障不是滚珠故障，主网络输出为4维one-hot向量，副网络输出为2维one-hot向量； 步骤S5：使用验证集验证模型的分类性能。

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