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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種基于注意力機制融合多源數據的設備工況識別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：CN120470410B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510947613.4，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于注意力機制融合多源數據的設備工況識別方法是由張永超;于天壯;張同康;任朝暉;丁進良設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注意力機制融合多源數據的設備工況識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于注意力機制融合多源數據的設備工況識別方法，屬于設備智能故障診斷技術領域。同時采集設備工作過程中的垂直方向振動信號和水平方向振動信號輸入多級協同自適應融合卷積神經網絡，第一特征提取網絡對垂直方向振動信號進行分階段特征提取獲得垂直方向振動信號的各階段特征；第二特征提取網絡對水平方向振動信號進行分階段特征提取獲得水平方向振動信號的各階段特征；融合水平方向振動信號的各階段特征和垂直方向振動信號的各階段特征獲得綜合特征；融合第一特征提取網絡最后一個階段特征、第二特征提取網絡最后一個階段特征以及綜合特征，獲得融合特征；利用融合特征通過全連接層獲得設備工況識別結果，兼顧識別效率與準確度。

本發明授權一種基于注意力機制融合多源數據的設備工況識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注意力機制融合多源數據的設備工況識別方法，其特征在于，包括： 同時采集設備工作過程中的垂直方向振動信號和水平方向振動信號； 以多級協同自適應融合卷積神經網絡作為設備工況識別模型，輸入所述垂直方向振動信號和水平方向振動信號，獲得設備的工況識別結果； 所述多級協同自適應融合卷積神經網絡，包括： 采用第一特征提取網絡對垂直方向振動信號進行分階段特征提取，獲得垂直方向振動信號的各階段特征； 所述第一特征提取網絡，包括：下采樣和目標卷積塊； 所述下采樣和目標卷積塊交替部署，最后一個目標卷積塊的輸出為所述第一特征提取網絡最后一個階段特征； 所述階段特征，包括：卷積特征、線性特征、空間通道融合注意力特征以及目標卷積塊的輸出特征； 所述目標卷積塊，包括： 對下采樣的輸出同時進行三個分支的處理：第一分支的處理過程為依次進行線性層和逐通道卷積獲得卷積特征、第二分支的處理過程為通過線性層獲得線性特征、以及第三分支的處理過程為利用空間通道融合注意力，獲得空間通道融合注意力特征； 將三個分支的處理結果進行哈達瑪積后輸入線性層獲得目標卷積塊的輸出特征； 采用第二特征提取網絡對水平方向振動信號進行分階段特征提取，獲得水平方向振動信號的各階段特征； 通過中間自適應融合模塊和下采樣交替部署構建中間特征融合網絡，用于融合水平方向振動信號的各階段特征和垂直方向振動信號的各階段特征獲得綜合特征： 所述中間自適應融合模塊包括： 第一中間自適應融合模塊以及一個或多個后續中間自適應融合模塊； 所述第一中間自適應模塊融合第一特征提取網絡和第二特征提取網絡提取的第一階段的卷積特征、線性特征和空間通道融合注意力特征獲得第一中間特征； 后續中間自適應融合模塊融合第一特征提取網絡和第二特征提取網絡提取的對應階段的卷積特征、線性特征和空間通道融合注意力特征并與上一階段中間特征相加獲得該階段對應的中間特征；最后一個中間模塊的輸出作為所述綜合特征； 融合所述第一特征提取網絡最后一個階段特征、所述第二特征提取網絡最后一個階段特征以及所述綜合特征，獲得融合特征； 利用融合特征通過全連接層獲得設備工況識別結果。

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東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11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”。