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龍圖騰網獲悉蘇州大學申請的專利一種雙分類器協同引導的軸承不平衡故障診斷方法及系統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：CN119827155B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411798759.9，技術領域涉及：G01M13/045；該發明授權一種雙分類器協同引導的軸承不平衡故障診斷方法及系統是由黃偉國;張驍;賈寧;楊家輝;王亦宏;顧磊;朱忠奎;王俊;杜貴府設計研發完成，并于2024-12-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種雙分類器協同引導的軸承不平衡故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種雙分類器協同引導的軸承不平衡故障診斷方法及系統，所述方法包括：采集不同工況下各個健康狀態的軸承振動信號，并進行快速傅里葉變換，將其轉換為頻域信號，得到數據集，將數據集劃分為不同工況下的源域數據和目標域數據，對所述源域數據進行標記；構建故障診斷模型，所述故障診斷模型包括共享特征提取器、平衡分類器和標準分類器；以及基于所述源域數據和所述目標域數據，構建損失函數；利用損失函數對所述故障診斷模型進行訓練，得到訓練后的故障診斷模型；將待測軸承振動信號輸入到所述訓練后的故障診斷模型中，得到故障診斷結果。本發明能夠解決現有技術中診斷模型性能受標簽稀缺、數據分布不平衡以及模型泛化能力提升的問題。

本發明授權一種雙分類器協同引導的軸承不平衡故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種雙分類器協同引導的軸承不平衡故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：采集不同工況下各個健康狀態的軸承振動信號，并進行快速傅里葉變換，將其轉換為頻域信號，得到數據集，將數據集劃分為不同工況下的源域數據和目標域數據，對所述源域數據進行標記； S2：構建故障診斷模型，所述故障診斷模型包括共享特征提取器、平衡分類器和標準分類器；以及基于所述源域數據和所述目標域數據，構建損失函數； S3：利用所述損失函數對所述故障診斷模型進行訓練，得到訓練后的故障診斷模型； S4：將待測軸承振動信號輸入到所述訓練后的故障診斷模型中，得到故障診斷結果； 其中，在步驟S2中，構建損失函數的方法包括： S21：利用所述共享特征提取器分別對所述源域數據和所述目標域數據進行特征提取，得到源域數據特征和目標域數據特征； S22：將所述源域數據特征分別輸入到所述平衡分類器和所述標準分類器中，得到源域平衡分類損失和源域標準分類損失； S23：將所述目標域數據特征輸入到標準分類器中，生成針對平衡分類器的目標域數據偽標簽；將所述目標域數據特征的標準分類器的原始輸出和所述目標域數據特征的經過事后logit調整的標準分類器的輸出結合，得到調整感知權重； S24：利用所述調整感知權重和所述目標域數據偽標簽，得到平衡分類器的目標域分類損失；以及通過利用置信度閾值，對目標域數據特征的標準分類器原始輸出進行篩選，得到標準分類器的目標域分類損失； S25：對Coral損失、所述源域平衡分類損失、所述源域標準分類損失、所述平衡分類器的目標域分類損失和所述標準分類器的目標域分類損失進行加權計算，得到所述損失函數Ltotal，其表達式如下： 其中，Lcor表示Coral損失，表示所述源域標準分類損失，表示所述源域平衡分類損失，表示所述標準分類器的目標域分類損失，表示所述平衡分類器的目標域分類損失，μ為超參數。

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蘇州大學，其通訊地址為：215000 江蘇省蘇州市吳江區久泳西路1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”。