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龙图腾网获悉太原理工大学;山西太重智能采矿装备技术有限公司申请的专利基于跨域自适应加权的轴承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：CN120524302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511016472.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于跨域自适应加权的轴承故障诊断方法是由金智新;胡旭东;王洪利;管盛宇;刘凯漫;方志文;王宏伟;王雪松;王丽杰;张群;耿毅德设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨域自适应加权的轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于跨域自适应加权的轴承故障诊断方法，属于故障诊断技术领域。包括：获取源域信号和目标域信号；根据相似度计算结果对源域信号进行加权；根据每个源域信号的自适应加权系数计算故障诊断深度学习模型的一次加权损失函数，并通过源域信号和一次加权损失函数训练故障诊断深度学习模型；通过预训练的故障诊断深度学习模型确定每个目标域信号的置信度和预测误差，并基于此确定每个目标域信号的自适应加权系数；基于目标域信号及其自适应加权系数继续训练预训练的故障诊断深度学习模型，得到最终的故障诊断深度学习模型。通过自适应动态调整源域信号和目标域信号权重的方式，提高了最终的故障诊断深度学习模型诊断结果的准确性。

本发明授权基于跨域自适应加权的轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨域自适应加权的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： S1，获取参考轴承在不同工况下的多个源域信号，并获取目标轴承在真实工况下的多个不同类别的目标域信号； S2，计算每个源域信号与目标域信号之间的相似度； S3，根据相似度计算结果对每个源域信号进行加权，得到每个源域信号的自适应加权系数； S4，根据每个源域信号的自适应加权系数计算故障诊断深度学习模型的一次加权损失函数，并通过每个源域信号和一次加权损失函数训练故障诊断深度学习模型，得到预训练的故障诊断深度学习模型； S5，通过预训练的故障诊断深度学习模型确定每个目标域信号的置信度和预测误差，并根据置信度和预测误差确定每个目标域信号的自适应加权系数； S6，基于每个目标域信号及其自适应加权系数继续训练预训练的故障诊断深度学习模型，得到最终的故障诊断深度学习模型； S7，获取目标轴承的实时运行信号，并将实时运行信号输入最终的故障诊断深度学习模型，根据最终的故障诊断深度学习模型的输出确定目标轴承的故障类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太原理工大学;山西太重智能采矿装备技术有限公司，其通讯地址为：030024 山西省太原市万柏林区迎泽西大街79号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。