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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于属性编码的零样本旋转机械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：CN115855502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211162218.8，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种基于属性编码的零样本旋转机械故障诊断方法是由戴伟;赵博阳设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于属性编码的零样本旋转机械故障诊断方法在说明书摘要公布了：一种基于属性编码的零样本旋转机械故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一：确定故障情境的属性描述；步骤二：建立故障情境的属性编码；步骤三：获取旋转机械的多源数据；步骤四：形成旋转机械的多域特征集；步骤五：构建属性编码的特征子集；步骤六：分类器训练；步骤七：零样本故障诊断，实现对未知类别样本的故障诊断。

本发明授权一种基于属性编码的零样本旋转机械故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于属性编码的零样本旋转机械故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：确定故障情境的属性描述，归纳旋转机械的所有潜在的故障，并对该故障进行拆解分析，判定故障模式、找出故障原因、界定故障情境，总结整理以上故障的相关信息从而构建故障的属性体系，该属性体系包括不同故障的特有属性和共有属性，进而确定故障情境的属性描述，为后续属性编码提供了支持； 步骤二：建立故障情境的属性编码，针对旋转机械的不同故障进行属性编码，所述不同故障包括已知类别故障和未知类别故障，并采用独热编码对所有类别故障进行编码，从而得到不同故障的0-1码； 步骤三：获取旋转机械的多源数据，通过在旋转机械的不同位置设置传感器，采集旋转机械的振动信号； 步骤四：形成旋转机械的多域特征集，通过域的转换来提取所采集的旋转机械的振动信号的时域特征、频域特征、能量特征和熵特征，从而形成多域特征集； 步骤五：构建属性编码的特征子集，通过基于支持向量机的递归特征消除算法，针对每一维度的0-1码分别进行一次特征选择，选出可区分性强的特征，剔除了无用特征和冗余特征，最终形成多个特征子集，且每一维度的0-1码均有一个对应的特征子集； 步骤六：分类器训练，分别将每一维度的0-1码所对应的特征子集作为分类器的输入，并将每一维度的0-1码取代样本标签作为分类器的输出进行分类器训练，训练多个分类器，且每一维度的0-1码均对应一个训练好的分类器； 步骤七：零样本故障诊断，针对于未知类别故障的样本数据，按照步骤四针对已知类别故障的各维度0-1码的特征子集的组成形成未知类别故障样本的各维度0-1码的特征子集，并将此特征子集作为已训练好的分类器的输入，最终得到一串由0-1组成的二进制码输出，并将此输出依次与步骤一当中的各类别的0-1码进行基于欧氏距离的判别，最终实现对未知类别样本的故障诊断。

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