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！

龙图腾网获悉沈阳工业大学申请的专利一种融合声振信号的轴承智能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：CN121453400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202512021245.3，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种融合声振信号的轴承智能故障诊断方法是由王统;唐媛媛;马学毅;王峻峰;姜国振;孟鸽设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合声振信号的轴承智能故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于设备智能故障诊断与预测性维护技术领域，具体涉及了一种融合声振信号的轴承智能故障诊断方法，其特征在于，基于融合声振信号的分析实现轴承故障的快速诊断，包括采集声振信号、提取和融合、增强特征处理、模型训练和生成故障诊断结果。本发明的有益效果是：采用一维卷积神经网络进行特征提取，并利用多模态注意MMA进行特征融合，充分利用声音信号和振动信号的互补优势。基于融合特征动态构建k近邻KNN图，并应用图卷积网络GCN。引入多任务学习MTL框架，以故障分类为主要任务，模态分类为辅助任务。本发明能够获取更多丰富的轴承故障特征信息，而且具有较高的分类精度，为工业应用中的轴承智能故障诊断提供了有效的解决方案。

本发明授权一种融合声振信号的轴承智能故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种融合声振信号的轴承智能故障诊断方法，其特征在于，基于融合声振信号的分析实现轴承故障的快速诊断，包括采集声振信号、提取和融合、增强特征处理、模型训练和生成故障诊断结果，具体包括以下步骤： 1采集声振信号，通过振动传感器采集滚动轴承运行过程中产生的振动信号，通过麦克风阵列传感器采集滚动轴承运行过程中产生的声音信号； 2提取和融合，使用CNN对采集到的声音和振动信号进行深度特征提取，然后，应用MMA对这些特征进行融合，通过计算注意力权重来突出每个模态中最相关的特征，从而得到融合的特征表示； 3增强特征处理，用融合后的特征向量构建数据的图表示，其中节点表示样本，边根据其相似性形成，图结构采用KNN算法创建，然后将融合的特征和图传递给GCN，GCN捕获样本之间的局部和全局关系，从而产生增强的特征表示； 4模型训练，将GCN输出输入到一个MTL中进行故障分类，该MTL包括主任务和辅助任务，定义一个总损失函数，通过最小化该损失训练模型； 5生成故障诊断结果，利用混淆矩阵和分类散点图直观评估模型的预测效果，得到基于融合声振信号的准确故障诊断结果。

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沈阳工业大学，其通讯地址为：110870 辽宁省沈阳市经济技术开发区沈辽西路111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。