买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉首都师范大学申请的专利一种基于多注意力模糊认知图的轴承故障预测方法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：CN117390483B 。

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：202311260964.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多注意力模糊认知图的轴承故障预测方法是由秦墩旺;吴立锋设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多注意力模糊认知图的轴承故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及了一种基于多注意力模糊认知图的轴承故障预测方法，包括：预设第一AFCM、第二AFCM和第三AFCM，获取经归一化处理后的轴承目标特征数据；将目标特征数据及其关联特征作为第三AFCM的输入数据，得到第三AFCM的输出结果；通过核映射对所述目标特征数据升维得到升维目标数据，将升维目标数据作为第一AFCM和第二AFCM的输入数据，得到第一AFCM的输出结果和第二AFCM的输出结果；将AFCM的输出结果使用预设的时间注意力机制与残差结构进行多图融合得到融合结果；将融合结果输入到预设的3层全连接神经网络得到最终输出作为未来目标的预测结果。采用本发明提高了模型预测精度，增强了长期预测的性能，解决了网络存在梯度爆炸和消失的问题。

本发明授权一种基于多注意力模糊认知图的轴承故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多注意力模糊认知图的轴承故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 预设第一AFCM、第二AFCM和第三AFCM，其中，所述第一AFCM、所述第二AFCM和所述第三AFCM均由STFCM、LSTM以及残差连接组成； 获取经归一化处理后的轴承目标特征数据； 将所述目标特征数据及其关联特征作为第三AFCM的输入数据，得到第三AFCM的输出结果； 通过核映射对所述目标特征数据升维得到升维目标数据，将所述升维目标数据作为第一AFCM和第二AFCM的输入数据，得到第一AFCM的输出结果和第二AFCM的输出结果； 将所述第一AFCM的输出结果、所述第二AFCM的输出结果和所述第三AFCM的输出结果使用预设的时间注意力机制与残差结构进行多图融合得到融合结果；具体包括： ，，， 其中，为第一AFCM的输出结果，为第二AFCM的输出结果，为第三AFCM的输出结果，是第一个线性变换学习的参数，是第二个线性变换学习的参数，是学习的参数，是第一个线性变换的偏置项，是第二个线性变换的偏置项，是权重值，为节点状态值，是将激活值映射到特定范围的传递函数，是时间注意力机制的时间范围，范围为1-15，为节点数；将更新后的节点状态与最初节点状态的轴承目标特征数据结合，得到经过残差结构后的融合结果：，其中，、均是线性变换的权重，为偏置项； 将所述融合结果输入到预设的3层全连接神经网络得到最终输出作为未来目标的预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人首都师范大学，其通讯地址为：100048 北京市海淀区西三环北路56号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。