天津工业大学耿磊获国家专利权
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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利一种基于不确定性估计去噪的跨工况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：CN120067871B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510528896.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于不确定性估计去噪的跨工况故障诊断方法是由耿磊;李政;荣峰;高正阳;刘彦北;肖志涛设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于不确定性估计去噪的跨工况故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业系统故障诊断技术领域，具体涉及一种基于不确定性估计去噪的跨工况故障诊断方法。具体步骤如下：一，分别获取有标签的源域数据与无标签的目标域数据，构建基于一维卷积神经网络与Transformer层的特征提取器，对故障信号进行特征提取；二，对目标域数据进行自监督学习，获取伪标签；三，构建伪标签重定义选择模块，动态选取高置信度伪标签，减少噪声伪标签；四，构建基于狄利克雷不确定性估计的类原型对齐策略，实现对目标域样本的准确识别；五，将源域数据和高置信度的目标域数据加载至双分类器对抗网络模型进行训练，获得训练好的神经网络模型；六，利用训练好的神经网络模型实现旋转机械系统的故障诊断。
本发明授权一种基于不确定性估计去噪的跨工况故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不确定性估计去噪的跨工况故障诊断方法，其特征在于，具体按照如下步骤实施： 步骤1：分别获取源域数据和目标域数据，构建基于一维卷积神经网络与Transformer层的特征提取器，将源域和目标域数据加载至特征提取器对故障信号进行特征提取； 步骤2：对目标域数据进行自监督学习聚类，获取目标域样本的伪标签； 步骤3：构建伪标签重定义选择模块，动态选取高置信度伪标签，减少噪声数据与标签； 步骤4：构建基于狄利克雷不确性估计的类原型对齐策略； 步骤5：将源域数据和高置信度的目标域数据加载至双分类器对抗网络模型进行训练，在训练中结合基于狄利克雷不确定性估计的类原型对齐损失，获得训练好的神经网络模型； 步骤6：利用训练好的神经网络模型实现旋转机械系统的故障诊断。
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