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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利基于多尺度门控注意力机制与BiLSTM的环平稳信号提取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：CN121638333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610158264.2，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权基于多尺度门控注意力机制与BiLSTM的环平稳信号提取方法是由李永波;刘涛;刘俊豪;王腾;孙丁一;张中正设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度门控注意力机制与BiLSTM的环平稳信号提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多尺度门控注意力机制与BiLSTM的环平稳信号提取方法，属于机械故障诊断与信号处理技术领域。旨在解决现有技术在强背景噪声和非高斯异常干扰环境下难以精准提取微弱故障特征的问题。包括构建深度神经网络模型，通过并行卷积支路捕获不同感受野的局部波形，并利用注意力机制生成通道掩码，实现对背景噪声的层级自适应抑制；在瓶颈层嵌入BiLSTM，利用其双向记忆单元对压缩特征进行全序列时序建模，通过序列特征的长期演化规律来精准剔除不符合周期性逻辑的随机异常脉冲；最后采用解码器对转置卷积后的上采样特征进行非线性整形与细节修复。能高效滤除高斯白噪声与非高斯离群值，高保真地重构纯净的环平稳故障冲击信号。

本发明授权基于多尺度门控注意力机制与BiLSTM的环平稳信号提取方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度门控注意力机制与BiLSTM的环平稳信号提取方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建深度神经网络模型； 深度神经网络模型采用“编码器-瓶颈层-解码器”架构，包括编码器、瓶颈层和解码器；编码器用于将原始一维振动信号映射到低维特征空间；瓶颈层位于编码器与解码器之间，用于对编码特征进行全局时序建模；解码器的结构与编码器对称，用于将时序特征恢复为时域波形； 编码器包括串联的若干个多尺度门控注意力模块与最大池化层，每个多尺度门控注意力模块后接一个池化层； 瓶颈层包括一维卷积适配层、ReLU激活层、BiLSTM以及丢弃率为0.2的随机失活层； 解码器包括串联的若干个转置卷积层与多尺度门控注意力模块，转置卷积层用于上采样恢复信号分辨率，最终通过解码器输出端的回归层输出重构的纯净信号； 多尺度门控注意力模块包括并行的门控注意力支路与特征聚合支路；特征聚合支路采用经典Inception并行结构的架构，包括多个并行的一维卷积分支；门控注意力支路与特征聚合支路级联，用于接收多尺度特征图作为输入，通过门控注意力支路的多尺度并行卷积与通道适配卷积运算计算特征通道的注意力权重，最终通过Sigmoid激活函数生成门控系数； 其中，门控系数的数值范围为[0,1]； 门控注意力支路接收特征聚合支路输出的多尺度特征图，通过“降维卷积-ReLU激活-升维卷积-Sigmoid激活”的运算路径，生成与输入特征图尺寸完全一致的权重掩码； 步骤2：构建环平稳信号样本数据库； 环平稳信号样本数据库包括测试集和训练集； 步骤3：利用步骤2构建的环平稳信号样本数据库的训练集对步骤1建立的深度神经网络模型进行训练； 步骤4：将步骤2构建的环平稳信号样本数据库的测试集输入步骤3训练好的深度神经网络模型中，提取去噪后的纯净环平稳信号。

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