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龙图腾网获悉中移(上海)信息通信科技有限公司;上海交通大学;中国移动通信集团有限公司申请的专利一种故障诊断方法和装置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：CN115221911B 。

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：202110404335.X，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种故障诊断方法和装置是由夏唐斌;俞建军;卓鹏程;谢晓龙;蒋一民;李海伟设计研发完成，并于2021-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障诊断方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种故障诊断方法和装置，该方法包括：对行星齿轮箱的振动信号进行预处理，得到至少两组训练数据；通过至少两组训练数据对目标神经网络模型进行训练，得到至少两个诊断模型，目标神经网络模型包括第一承接层和第二承接层，第一承接层为输出层对输入层的反馈结构，第二承接层为输出层对隐含层的反馈结构；根据集成算法，对至少两个诊断模型进行集成训练，得到集成诊断模型；根据集成诊断模型对行星齿轮箱进行故障诊断。本发明的方案中，通过两个承接层能够提高对行星齿轮箱时序信号的动态处理能力，使得集成诊断模型能够适用不同的运行工况与环境，且通过集成算法对诊断模型进行集成训练，能够保障集成诊断模型的稳定性与诊断准确性。

本发明授权一种故障诊断方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种故障诊断方法，其特征在于，包括： 对行星齿轮箱的振动信号进行预处理，得到至少两组训练数据； 通过所述至少两组训练数据对目标神经网络模型进行训练，得到至少两个诊断模型，所述目标神经网络模型包括第一承接层和第二承接层，所述第一承接层为所述目标神经网络模型的输出层对输入层的反馈结构，所述第二承接层为所述目标神经网络模型的输出层对隐含层的反馈结构； 根据集成算法，对所述至少两个诊断模型进行集成训练，得到集成诊断模型； 根据所述集成诊断模型对行星齿轮箱进行故障诊断，输出诊断结果； 其中，所述根据集成算法，对所述至少两个诊断模型进行集成训练，得到集成诊断模型，包括： 基于每个训练子集，在第t次模型训练过程中的样本误差大于自适应变化量的情况下，对第t次模型训练过程中的第一样本权重进行归一化处理，得到第t+1次模型训练所用的样本权重，所述第一样本权重是将所述第t次模型训练过程中的样本权重与诊断模型的误差倒数相乘后得到的样本权重； 或者，在第t次模型训练过程中的样本误差小于或者等于自适应变化量的情况下，将第t次模型训练过程中的第二样本权重进行归一化处理，得到第t+1次模型训练所用的样本权重，所述第二样本权重是将所述第t次模型训练过程中的样本权重与诊断模型的误差相乘后得到的样本权重； 根据第t+1次模型训练所用的样本权重，确定第t+1次模型训练得到的AdaBoost训练模型； 对多个AdaBoost集成模型进行平均集成处理，得到所述集成诊断模型； 其中，所述自适应变化量通过以下公式获取： 其中，表示第t次模型训练过程中的自适应变化量，MSEti表示第t次模型训练中第i个样本的样本误差，N表示样本的数量，1≤i≤N。

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