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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于孪生网络的跨域机车轴承故障诊断方法及装置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：CN121723034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610180154.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于孪生网络的跨域机车轴承故障诊断方法及装置是由盛立;袁鹏洋;高明;李春昱;席霄鹏;周东华设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生网络的跨域机车轴承故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于孪生网络的跨域机车轴承故障诊断方法及装置，包括采集机车轴承的振动信号和牵引电机的电流信号，对振动信号和电流信号进行预处理并得到频谱图；构建包含权值共享分支的孪生网络，将振动信号频谱图输入孪生网络，基于对比学习损失函数对编码器进行自监督训练，得到振动域特征编码器；在振动域特征编码器基础上构建用于故障类型分类和转速预测的分类器，利用带标签的振动信号样本进行监督微调，得到振动域轴承故障诊断模型；将振动域特征编码器迁移至电流信号域，并基于标签电流数据训练电流域分类器，得到电流域轴承故障诊断模型；将待诊断工况下采集电流信号输入电流域轴承故障诊断模型，输出对应轴承故障类型和转速信息。

本发明授权一种基于孪生网络的跨域机车轴承故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生网络的跨域机车轴承故障诊断方法，其特征在于所述方法包括： S1、采集机车轴承的振动信号和牵引电机的电流信号，对所述振动信号和电流信号进行预处理并得到频谱图； S2、构建包含权值共享分支的孪生网络，将振动信号频谱图输入孪生网络，基于对比学习损失函数对编码器进行自监督训练，得到振动域特征编码器；所述步骤S2将同一振动信号样本的两种不同数据增强视图分别输入到孪生网络的两条分支中，通过编码器和投影头得到对应的特征向量，采用对比学习损失函数构建正负样本对，并利用NT-XENT损失对所述特征向量进行自监督表征学习得到特征编码器，所述特征编码器利用引入通道和空间注意力机制对频谱图的通道和空间维度分别进行加权处理； S3、在振动域特征编码器基础上构建用于故障类型分类和转速预测的分类器，利用带标签的振动信号样本进行监督微调，得到振动域轴承故障诊断模型；在特征编码器基础上，构建面向振动信号的分类器，所述分类器包括用于输出故障类型的分类分支和用于输出转速参数的回归分支；采用带标签的振动信号样本，对特征编码器和分类器进行监督微调训练，进行故障类别的分类；在监督微调训练过程中，对特征编码器的浅层卷积层进行参数冻结，对高层卷积层进行解冻训练； S4、将振动域特征编码器迁移至电流信号域，并基于真实标签电流数据训练迁移至电流域的振动域特征编码器和电流域分类器，得到电流域轴承故障诊断模型； S5、将待诊断工况下采集的电流信号输入电流域轴承故障诊断模型，输出对应的轴承故障类型和转速信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：257061 山东省东营市东营区北二路271号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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