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龍圖騰網獲悉河鋼數字技術股份有限公司;雄安威賽博智能科技有限公司申請的專利軸承故障診斷模型的訓練方法、軸承故障診斷方法及裝置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：CN117890111B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202311786697.5，技術領域涉及：G01M13/045；該發明授權軸承故障診斷模型的訓練方法、軸承故障診斷方法及裝置是由劉培培;潘志威;張公政;張宇;胡夢雅;黃澤陽;王建業;杜利達設計研發完成，并于2023-12-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本軸承故障診斷模型的訓練方法、軸承故障診斷方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請適用于軸承故障診斷技術領域，提供了軸承故障診斷模型的訓練方法、軸承故障診斷方法及裝置，該軸承故障診斷模型的訓練方法包括：獲取第一軸承的振動信號、溫度信號、轉速信號，以及第一電機的工況信號，第一電機為第一軸承的驅動電機；提取振動信號的初始頻域特征，并將初始頻域特征和振動信號融合，得到第一融合特征；將第一融合特征、溫度信號、轉速信號、第一電機的工況信號融合，得到第二融合特征；基于第二融合特征，對預先建立的軸承故障診斷模型進行訓練，得到訓練好的軸承故障診斷模型；其中，預先建立的軸承故障診斷模型的輸入數據為第二融合特征，訓練標簽包括第一軸承的故障類型。本申請能夠有效提高軸承故障診斷的準確率。

本發明授權軸承故障診斷模型的訓練方法、軸承故障診斷方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種軸承故障診斷模型的訓練方法，其特征在于，包括： 獲取第一軸承的振動信號、溫度信號、轉速信號，以及第一電機的工況信號，所述第一電機為所述第一軸承的驅動電機； 提取所述振動信號的初始頻域特征，并將所述初始頻域特征和所述振動信號融合，得到第一融合特征；將所述第一融合特征、所述溫度信號、所述轉速信號、所述第一電機的工況信號融合，得到第二融合特征； 基于所述第二融合特征，對預先建立的軸承故障診斷模型進行訓練，得到訓練好的軸承故障診斷模型；其中，所述預先建立的軸承故障診斷模型的輸入數據為所述第二融合特征，訓練標簽包括所述第一軸承的故障類型；所述訓練好的軸承故障診斷模型用于基于目標軸承的振動信號、溫度信號、轉速信號，以及第二電機的工況信號對所述目標軸承進行故障診斷；其中，所述第二電機為所述目標軸承的驅動電機； 所述預先建立的軸承故障診斷模型包括編碼器和第一全連接層；其中，所述編碼器為多個，且多個所述編碼器依次連接，最后一個編碼器與所述第一全連接層相連； 所述第二融合特征包括第一數據和第二數據，所述第一數據為帶標簽的第二融合特征，所述第二數據為不帶標簽的第二融合特征； 所述基于所述第二融合特征，對預先建立的軸承故障診斷模型進行訓練，包括： 將所述第一數據和所述第二數據輸入第一個編碼器，依次經過多個編碼器處理后，得到最后一個編碼器輸出的第三數據和第四數據，所述第三數據為所述第一數據對應的特征向量，所述第四數據為所述第二數據對應的特征向量； 將所述第三數據和所述第四數據進行余弦相似度計算，基于計算結果，采用標簽傳播算法為所述第四數據賦予偽標簽，得到第五數據； 將所述第三數據和所述第五數據輸入至所述第一全連接層，得到所述第一全連接層輸出的診斷結果； 采用標簽平滑損失函數計算所述第一全連接層輸出的診斷結果的誤差，并通過Adam優化器更新所述預先建立的軸承故障診斷模型的參數。

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