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龙图腾网获悉苏州大珩数智科技有限公司申请的专利一种基于多源信息自整合神经网络的机械故障诊断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：CN120145139B 。

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：202510188907.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多源信息自整合神经网络的机械故障诊断方法是由刘若楠;张晋源;杨博渊;陶学峰设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源信息自整合神经网络的机械故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源信息自整合神经网络的机械故障诊断方法，包括：由每个源域依次选取样本并计算其相对多个源域的点对集距离集合，以构造正样本对及负样本对；建立用于减小正样本对且增大负样本对的点对集距离度量的第一损失函数，并训练获得点对集距离度量；建立包括多任务学习损失及联合训练损失的第二损失函数，训练获得混合专家网络；通过多层最大均值差异建立对齐跨域的低级特征及高级特征的第三损失函数，对齐混合专家网络的输入和输出特征；训练对齐后的混合专家网络，获得可学习距离度量混合专家模型进行故障诊断。本发明能够整合多源域特有特征输出，平衡了门控输出匹配和独立任务学习，且能处理复杂非线性的域漂移。

本发明授权一种基于多源信息自整合神经网络的机械故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源信息自整合神经网络的机械故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：由每个源域依次选取样本，通过所选样本计算获得其相对多个源域的点对集距离集合，根据点对集距离集合构造包括正样本对及负样本对的样本组； S2：建立用于减小正样本对的点对集距离度量且增大负样本对的点对集距离度量的第一损失函数，通过第一损失函数训练获得点对集距离度量；第一损失函数的表达式为： ； 其中，为第一损失函数，为可学习权重矩阵，为样本组的标签，表示样本和源域之间的点对集距离度量，为控制负样本对的最大点对集距离度量的边界参数； S3：建立包括多任务学习损失及联合训练损失的第二损失函数，结合源域点对集距离度量及第二损失函数，训练获得包括共享特征提取器和域特有特征提取器的混合专家网络； S4：通过多层最大均值差异建立对齐跨域的低级特征及高级特征的第三损失函数，通过第三损失函数为混合专家网络的输入和输出特征对齐；第三损失函数的表达式为： ； ； ； 其中，为第三损失函数，为低级特征对齐损失函数，为高级特征对齐损失函数，表示在再现核希尔伯特空间中的最大均值差异，为目标域，为共享特征提取操作，为第个域特有特征提取器的域特征提取操作，为第个源域； S5：对对齐特征后的混合专家网络进行训练，获得可学习距离度量混合专家模型，通过可学习距离度量混合专家模型进行工业机械的跨域故障诊断；用于可学习距离度量混合专家模型的综合损失函数的表达式为： ； 其中，为综合损失函数，为控制损失项间均衡的超参数，为联合训练损失，为多任务学习损失，为第三损失函数，为用于训练点对集距离度量的第一损失函数。

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