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龍圖騰網獲悉河北工業大學申請的專利一種基于改進端到端ResNet-BiLSTM雙通道模型的設備故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115392333B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210176360.1，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于改進端到端ResNet-BiLSTM雙通道模型的設備故障診斷方法是由季海鵬;孫躍華;劉晶;趙佳設計研發完成，并于2022-02-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進端到端ResNet-BiLSTM雙通道模型的設備故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進端到端ResNet?BiLSTM雙通道模型的設備故障診斷方法，具體包括下述步驟：S1.采用加速度傳感器采集原始一維時序性故障數據，簡單歸一化后作為模型的輸入；S2.構建改進的端到端ResNet?BiLSTM雙通道故障診斷模型，將歸一化后信號輸入ResNet模型和BiLSTM模型兩個通道；S3.構造1DECANet模塊并將其與ResNet模型通道串聯；S4.采用Concatenate機制將雙通道提取特征融合，利用Softmax分類器輸出設備故障的診斷結果，本發明涉及深度學習中雙通道模型構建及工業設備故障診斷技術領域。該端到端雙通道模型的設備故障診斷方法，通過針對工業互聯網領域中故障診斷數據存在非平衡性和隱性特征難以提取問題，構建改進的端到端ResNet?BiLSTM雙通道故障診斷模型，有效提高機械設備故障診斷效率。

本發明授權一種基于改進端到端ResNet-BiLSTM雙通道模型的設備故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于改進端到端ResNet-BiLSTM雙通道模型的設備故障診斷方法，其特征在于：具體包括以下步驟： S1、采用加速度傳感器對原始振動加速度一維時序性數據進行采集，簡單歸一化處理后作為端到端診斷模型的輸入； S2、構建ResNet模型通道對原始信號的隱性非明顯特征進行深層次挖掘與提取； S3、構建1DECANet模塊并與ResNet模型通道串聯，對深淺層數據特征進行跨通道交互，作為改進后的ResNet特征提取通道； S4、構建棧型BiLSTM模型通道對原始故障數據的時序相關性特征進行提取，加入批歸一化層和Dropout層避免該模型通道過擬合； S5、搭建端到端雙通道診斷模型，在全連接層對改進后的ResNet模型通道和棧型BiLSTM模型通道提取的數據特征采用Concatenate機制融合； S6、利用FocalLoss損失函數協調訓練樣本數據非平衡、挖掘難分樣本隱性特征，實現雙通道診斷模型訓練的參數更新； S7、采用Softmax函數進行多種故障信號數據的分類，實現非平衡故障信號的精確診斷。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河北工業大學，其通訊地址為：300400 天津市北辰區雙口鎮西平道5340號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。