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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利一种基于多源域深度迁移学习的轴承故障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：CN119917914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510091190.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多源域深度迁移学习的轴承故障诊断方法及系统是由张莉;杨建伟;王东坡;姚德臣;岳文博;黄梦君设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源域深度迁移学习的轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种基于多源域深度迁移学习的轴承故障诊断方法及系统，包括：在不同工况下采集轴承部件的典型故障状态下的振动加速度数据信号；搭建诊断框架的主干网络，在训练中，计算各个源域与目标域之间的特征分布距离并构建多源域损失函数，根据Wasserstein距离设置多源域损失动态调节机制；获取待诊断的目标域无标签信号数据，预处理之后输入到训练好的诊断模型中，输出诊断结果保存并将特征可视化显示。通过降低模型对多个源域分类效果的关注度，有效减少了负迁移的影响，为进一步的故障处理提供支撑，确保系统的故障应对更加精准、安全。

本发明授权一种基于多源域深度迁移学习的轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源域深度迁移学习的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： 通过安装振动加速度传感器，采集轴承在典型故障状态下的振动加速度信号； 将获得的源域数据进行预处理； 构建初始化的TCN特征提取器和各源域的联合分类器，组成主干网络； 所述TCN特征提取器包括，以时序卷积网络为基础的，进行特征提取； 所述各源域的联合分类器的分类损失的计算公式可以表示为： 其中，si代表第i个源域，ni代表第i个源域的样本总数，和分别代表全连接分类器Clinear和LSTM分类器Clstm对第i个源域中第j个样本的预测输出，代表第i个源域中第j个样本的真实标签； 将每个源域分别设置独立的分类器Ci，并在其中添加Droupout模块； 同时，通过各源域的联合分类器预测的源域标签来计算各源域的诊断准确率acci； 在训练中，计算各个源域与目标域之间的特征分布距离并构建多源域损失函数，根据Wasserstein距离设置多源域损失动态调节机制对齐目标域和多个源域的特征分布； 获取待诊断的目标域无标签信号数据，预处理之后输入到训练好的诊断模型中，输出诊断结果保存并将特征可视化显示； 其中，Ci表示第i个源域的联合分类器。

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