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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于多模态数据插补与融合的可信机械故障诊断方法、系统、设备及介质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：CN118940172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202410981340.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于多模态数据插补与融合的可信机械故障诊断方法、系统、设备及介质是由孔运;张洁;黄国昱;董明明;刘辉;闫清东设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据插补与融合的可信机械故障诊断方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开的一种基于多模态数据插补与融合的可信机械故障诊断方法、系统、设备及介质，涉及电数字数据处理领域，该方法包括：按照待诊断机械设备的运行周期从振动数据和电流数据中分别截取得到振动信号和电流信号；将训练好的L2时空生成对抗插补网络作为数据插补模型，将训练好的多输入单输出自编码器作为数据融合模型；将振动信号和电流信号输入至数据插补模型，得到振动信号插补数据和电流信号插补数据后，将得到的插补数据输入至数据融合模型，得到融合数据；构建故障诊断模型，并将融合数据输入至故障诊断模型，得到待诊断机械设备的故障诊断结果。本申请通过考虑数据长期依赖关系，并综合利用多模态信息的数据插补与融合方法，能够实现机械设备的可信故障诊断。

本发明授权基于多模态数据插补与融合的可信机械故障诊断方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据插补与融合的可信机械故障诊断方法，其特征在于，所述基于多模态数据插补与融合的可信机械故障诊断方法包括： 获取待诊断机械设备的振动数据和电流数据； 按照所述待诊断机械设备的运行周期从所述振动数据中截取得到振动信号，从所述电流数据中截取得到电流信号； 构建数据插补模型和数据融合模型；所述数据插补模型为训练好的L2时空生成对抗插补网络；训练L2时空生成对抗插补网络时采用的数据集中的数据由不同机械健康状态下的历史运行数据经连续值丢失模拟后得到；所述历史运行数据包括历史振动数据和历史电流数据；所述数据融合模型为训练好的多输入单输出自编码器；所述多输入单输出自编码器包括多个编码器和一个解码器；所述L2时空生成对抗插补网络为包括L2正则化函数和时空特征提取模块的生成对抗式插补网络； 将所述振动信号和所述电流信号分别输入至所述数据插补模型，得到振动信号插补数据和电流信号插补数据； 将所述振动信号插补数据和所述电流信号插补数据输入至所述数据融合模型，得到融合数据； 构建故障诊断模型，并将所述融合数据输入至所述故障诊断模型，得到待诊断机械设备的故障诊断结果。

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