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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利面向多源不確定稀疏樣本的裝備部件失效模式辨識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：CN119046776B 。

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：202411155682.3，技術領域涉及：G06F18/2411；該發明授權面向多源不確定稀疏樣本的裝備部件失效模式辨識方法是由撒國棟;王棟;劉振宇;孫嘉誠;譚建榮設計研發完成，并于2024-08-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向多源不確定稀疏樣本的裝備部件失效模式辨識方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種面向多源不確定稀疏樣本的裝備部件失效模式辨識方法，涉及裝備失效辨識技術領域，該方法包括：考慮到裝備實際服役過程中含有多源不確定噪聲，將模型無關元學習應用到自適應濾波器，對其中多源不確定噪聲進行濾波處理；進而結合短樹變換與雙流時空注意力深度神經網絡，從多通道數據中獲取時頻和多尺度特征，增強失效特征的提取能力，降低失效辨識對數據量的依賴性；最后應用最小二乘支持向量機進行失效模式辨識，并采用冠豪豬算法確定最優超參數組合，提高了模型在裝備部件實際服役復雜工況下的失效辨識能力，有效解決了現有技術中對含有多源不確定噪聲稀疏數據的失效模式難以辨識的問題。

本發明授權面向多源不確定稀疏樣本的裝備部件失效模式辨識方法在權利要求書中公布了：1.一種面向多源不確定稀疏樣本的裝備部件失效模式辨識方法，其特征在于，包括： 獲取待測多源傳感數據；所述待測多源傳感數據為失效模式不明確的裝備部件的多通道工作數據； 采用自適應主動降噪濾波器對所述待測多源傳感數據中的多源不確定噪聲進行濾除，得到濾波后的待測多源傳感數據；所述自適應主動降噪濾波器為通過模型無關元學習算法對自適應濾波器的濾波器系數進行優化后得到的濾波器；所述自適應主動降噪濾波器能夠通過實時調整更新濾波器參數以適應不同的噪聲環境； 將濾波后的待測多源傳感數據輸入短樹變換算法，提取得到包括時頻特征矩陣的第一圖像和包括多尺度特征矩陣的第二圖像；所述第一圖像中每個元素表示在特定時間和頻率上的信號強度；所述第二圖像中每個元素表示在特定尺度和方向上的信號特征；所述短樹變換算法包括短時傅里葉變換和雙樹復小波變換； 通過雙流時空注意力深度神經網絡并行處理所述第一圖像和所述第二圖像，分別提取時頻域特征和細節與方向特征并進行融合，得到失效模式數據增強融合特征；所述雙流時空注意力深度神經網絡包括并行的第一分支和第二分支；所述第一分支用于處理第一圖像，提取得到時頻域特征；第二分支用于處理第二圖像，提取得到細節與方向特征； 將所述失效模式數據增強融合特征輸入到失效模式辨識模型中，得到對應的失效模式辨識結果；所述失效模式辨識模型為預先采用冠豪豬算法對超參數進行優化過的最小二乘支持向量機； 在采用自適應主動降噪濾波器對所述待測多源傳感數據中的多源不確定噪聲進行濾除，得到濾波后的待測多源傳感數據之前，所述多源不確定稀疏樣本的裝備部件失效模式辨識方法還包括： 通過模型無關元學習尋找最佳初始控制濾波器；在所述模型無關元學習算法中，通過網格搜索算法優化所述模型無關元學習算法中的超參數； 對所述最佳初始控制濾波器的濾波器系數進行優化，得到自適應主動降噪濾波器；根據下式對所述最佳初始控制濾波器的濾波器系數進行優化： ； 其中，為第步時的濾波器系數，表示第步時的濾波器系數，為第步時的輸入向量，上標T為轉置操作，為第步時的期望輸出向量與實際輸出向量的誤差值，為學習率，為時間衰減因子，為歷史步長；根據下式計算： ； 其中，為第步時的期望輸出向量； 根據下式對所述待測多源傳感數據中的多源不確定噪聲進行濾除： ； 其中，為待測多源傳感數據，為濾波后的待測多源傳感數據。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。