山东大学张法业获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利跨工况的滚动轴承故障靶向迁移诊断方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116026593B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211631915.3，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权跨工况的滚动轴承故障靶向迁移诊断方法及系统是由张法业;刘福政;姜明顺;张雷;隋青美;贾磊设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本跨工况的滚动轴承故障靶向迁移诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种跨工况的滚动轴承故障靶向迁移诊断方法及系统，解决了传统滚动轴承故障诊断算法难以提取源域和目标域中网络深层特征信息、无法实现有效的跨域故障诊断的问题。本发明利用特征编码器从输入的滚动轴承振动信号中精确地提取信号的高维映射特征；将该特征进一步输入到图构建层，挖掘数据的深层特征，并利用多通道核图卷积网络对实例图建模；利用基于差异和对抗的训练来最小化源域和目标域分布之间的距离，分类器则使用提取的域不变特征来完成跨域故障识别。本发明与其他方法相比较，在滚动轴承跨工况条件下，可以更好的提取深层特征用于跨域传递，极大的提高了诊断准确率。
本发明授权跨工况的滚动轴承故障靶向迁移诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨工况的滚动轴承故障靶向迁移诊断方法，其特征在于，包括以下过程： 获取滚动轴承的振动信号； 通过特征编码器、图构建层和多通道核图卷积网络提取振动信号中的深层高维特征； 根据提取的深层高维特征和分类器，得到滚动轴承故障诊断结果； 其中，根据源域训练集结合分类器得到的深层高维特征得到分类损失，根据源域训练集和目标域训练集得到的深层高维特征得到结构差异损失，根据源域训练集和目标域训练集得到的深层高维特征以及对抗网络，得到对抗损失； 以分类损失、第一参数与结构差异损失的乘积、第二参数与对抗损失的乘积三者的加和为总体损失函数，根据总体目标函数，通过反向传播算法优化特征提取器、分类器和判别器的参数。
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