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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于深度学习的滚动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：CN120145126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510617617.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法及系统是由吴姗姗;张颖霄;黄刚劲设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法及系统，涉及轴承测试技术领域，对深度学习模型进行训练得到训练好的学习模型；确定滚动轴承的多个测试工况信息，按照多个测试工况信息分别对滚动轴承进行测试；将振动信号经过预处理和特征提取后，输入到训练好的学习模型中，通过学习模型输出轴承的故障类别，获取历史故障诊断数据，历史故障诊断数据包括历史测试工况信息、测试工况信息对应的振动信号以及对应的故障类别；根据历史故障诊断数据对深度学习模型进行训练得到训练好的学习模型。本发明设置多个测试工况信息能够得到对应的振动信号，能够更全面地对滚动轴承进行故障分析，避免使用过程中的不当导致滚动轴承的误判。

本发明授权一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 对深度学习模型进行训练得到训练好的学习模型； 确定滚动轴承的多个测试工况信息，按照多个测试工况信息分别对滚动轴承进行测试，得到振动信号； 所述确定滚动轴承的多个测试工况信息，按照多个测试工况信息分别对滚动轴承进行测试，得到振动信号的步骤，包括： 确定滚动轴承的多个测试工况信息，其中，测试工况信息包括不同转速和使用环境的工况； 按照多个测试工况信息分别构建对应的测试模型，根据测试模型制定测试星盘，按照测试星盘对滚动轴承进行测试，得到对应的振动信息； 所述按照多个测试工况信息分别构建对应的测试模型，根据测试模型制定测试星盘，按照测试星盘对滚动轴承进行测试，得到对应的振动信息的步骤，包括： 对应多个测试工况信息分别构建对应的测试模型，其中，测试模型为滚动轴承的三维工作模型，在三维工作模型中标记测试工况信息； 制定测试版面，其中，测试版面包括多个测试团，在测试团中设置测试工况信息的控制点，将多个测试团中对应的控制点之间进行连接得到测试星盘； 所述将多个测试团中对应的控制点之间进行连接得到测试星盘的步骤，包括： 将多个测试模型进行排布，对应多个排布好的测试模型设置数据面； 在数据面上设置对应测试工况信息类型数量的控制区间，控制区间包括转速控制区间与使用环境控制区间，转速控制区间与使用环境控制区间均覆盖每个测试模型，将控制区间对应每个测试模型进行划分得到测试团； 在转速控制区间与使用环境控制区间中分别标记控制参数并配置对应的控制点，在数据面中对应一个控制参数标记的位置制定对应的信息点，信息点用于储存该对应的控制参数，控制点可以在数据面上移动并连接不同的信息点； 按照测试模型的排布顺次将多个测试模型中相同测试工况信息类型的控制点进行连接，将控制点与控制点之间的连线与对应的控制区间绑定并记录对应位置的控制参数，作为测试星盘； 将振动信号经过预处理和特征提取后，输入到训练好的学习模型中，通过学习模型输出轴承的故障类别。

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