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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟大學(xué)申請的專利一種基于雙圖網(wǎng)絡(luò)的小樣本軸承故障診斷方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113988120B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111202328.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙圖網(wǎng)絡(luò)的小樣本軸承故障診斷方法是由劉敏;汪韓設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-10-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于雙圖網(wǎng)絡(luò)的小樣本軸承故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于雙圖網(wǎng)絡(luò)的小樣本軸承故障診斷方法，包括選取軸承故障的測試樣本和訓(xùn)練樣本，并對測試樣本和訓(xùn)練樣本進行預(yù)處理，采集數(shù)據(jù)點，構(gòu)建元數(shù)據(jù)集；然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取元數(shù)據(jù)集的特征；并將提取出的特征和訓(xùn)練樣本的標(biāo)注信息輸入雙圖網(wǎng)絡(luò)，進而得到測試樣本的故障類型。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有準(zhǔn)確度高、適用性強等優(yōu)點。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙圖網(wǎng)絡(luò)的小樣本軸承故障診斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙圖網(wǎng)絡(luò)的小樣本軸承故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、選取軸承故障的測試樣本和訓(xùn)練樣本，所述測試樣本和訓(xùn)練樣本均帶有標(biāo)注信息； S2、對測試樣本和訓(xùn)練樣本進行預(yù)處理，構(gòu)建元數(shù)據(jù)集； S3、使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取元數(shù)據(jù)集的特征； S4、將步驟S3中的提取的特征和訓(xùn)練樣本的標(biāo)注信息輸入雙圖網(wǎng)絡(luò)，所述雙圖網(wǎng)絡(luò)包括點圖和分布圖，計算得到點圖的最終邊特征，在雙圖網(wǎng)絡(luò)損失值最小時，對每個測試樣本進行類預(yù)測； 所述預(yù)處理步驟包括： C1、從所有樣本中隨機抽取N個連續(xù)信號段和N個連續(xù)信號點組成的W*W個連續(xù)信號數(shù)據(jù)點； C2、所有連續(xù)信號數(shù)據(jù)點的值歸一化，將歸一化后的值填充所有樣本圖像中對應(yīng)位置的像素值，得到填充圖像； C3、將填充圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，堆疊后得到形成大小為W*W*M的圖像，作為元數(shù)據(jù)集； 所述點圖的邊特征基于節(jié)點特征的差值的平方得到，所述分布圖的邊特征基于節(jié)點特征的差值的平方得到，所述雙圖網(wǎng)絡(luò)損失值為點損失和分布損失的加權(quán)求和； 所述點損失表達式如下： 式中，pg表示點圖，l表示網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)，xi表示第i個樣本，yi表示第i個樣本的標(biāo)注信息，Lcrossentropy表示交叉熵?fù)p失函數(shù)； 所述分布損失表達式如下： 式中，dg表示分布圖，l表示網(wǎng)絡(luò)的迭代次數(shù)，onehot表示獨熱編碼，yi表示第i個樣本的標(biāo)注信息，NK表示分布級節(jié)點特征的維度，表示第l次迭代時分布圖中的最終邊特征，Lcrossentropy表示交叉熵?fù)p失函數(shù)。

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