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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种双分类器协同引导的轴承不平衡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：CN119827155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411798759.9，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种双分类器协同引导的轴承不平衡故障诊断方法及系统是由黄伟国;张骁;贾宁;杨家辉;王亦宏;顾磊;朱忠奎;王俊;杜贵府设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双分类器协同引导的轴承不平衡故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种双分类器协同引导的轴承不平衡故障诊断方法及系统，所述方法包括：采集不同工况下各个健康状态的轴承振动信号，并进行快速傅里叶变换，将其转换为频域信号，得到数据集，将数据集划分为不同工况下的源域数据和目标域数据，对所述源域数据进行标记；构建故障诊断模型，所述故障诊断模型包括共享特征提取器、平衡分类器和标准分类器；以及基于所述源域数据和所述目标域数据，构建损失函数；利用损失函数对所述故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型；将待测轴承振动信号输入到所述训练后的故障诊断模型中，得到故障诊断结果。本发明能够解决现有技术中诊断模型性能受标签稀缺、数据分布不平衡以及模型泛化能力提升的问题。

本发明授权一种双分类器协同引导的轴承不平衡故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种双分类器协同引导的轴承不平衡故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集不同工况下各个健康状态的轴承振动信号，并进行快速傅里叶变换，将其转换为频域信号，得到数据集，将数据集划分为不同工况下的源域数据和目标域数据，对所述源域数据进行标记； S2：构建故障诊断模型，所述故障诊断模型包括共享特征提取器、平衡分类器和标准分类器；以及基于所述源域数据和所述目标域数据，构建损失函数； S3：利用所述损失函数对所述故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型； S4：将待测轴承振动信号输入到所述训练后的故障诊断模型中，得到故障诊断结果； 其中，在步骤S2中，构建损失函数的方法包括： S21：利用所述共享特征提取器分别对所述源域数据和所述目标域数据进行特征提取，得到源域数据特征和目标域数据特征； S22：将所述源域数据特征分别输入到所述平衡分类器和所述标准分类器中，得到源域平衡分类损失和源域标准分类损失； S23：将所述目标域数据特征输入到标准分类器中，生成针对平衡分类器的目标域数据伪标签；将所述目标域数据特征的标准分类器的原始输出和所述目标域数据特征的经过事后logit调整的标准分类器的输出结合，得到调整感知权重； S24：利用所述调整感知权重和所述目标域数据伪标签，得到平衡分类器的目标域分类损失；以及通过利用置信度阈值，对目标域数据特征的标准分类器原始输出进行筛选，得到标准分类器的目标域分类损失； S25：对Coral损失、所述源域平衡分类损失、所述源域标准分类损失、所述平衡分类器的目标域分类损失和所述标准分类器的目标域分类损失进行加权计算，得到所述损失函数Ltotal，其表达式如下： 其中，Lcor表示Coral损失，表示所述源域标准分类损失，表示所述源域平衡分类损失，表示所述标准分类器的目标域分类损失，表示所述平衡分类器的目标域分类损失，μ为超参数。

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