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龙图腾网获悉国家石油天然气管网集团有限公司申请的专利一种传动齿轮箱中的齿轮及轴承的故障诊断方法和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：CN117131398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310122474.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种传动齿轮箱中的齿轮及轴承的故障诊断方法和系统是由郭刚;王志方;谢鹏飞;任永磊;鲁留涛;龚星昊;胡天明;董云鹏;吴天白;邱中建;肖俊峰;杨志威;谷东方;马克远;陈康;刘书迁设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种传动齿轮箱中的齿轮及轴承的故障诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种传动齿轮箱中的齿轮及轴承的故障诊断方法和系统，方法包括：获取传动齿轮箱中的轴承的故障数据集和齿轮的复合故障数据集，并进行数据处理；进行训练后，得到轴承故障诊断模型和齿轮故障诊断模型；获取预设传动齿轮箱中的待诊断故障轴承的运行数据，并利用轴承故障诊断模型，确定待诊断故障轴承的故障模式，获取预设传动齿轮箱中的待诊断故障齿轮的运行数据，并利用齿轮故障诊断模型，确定待诊断故障齿轮的故障模式。通过对传动齿轮箱的齿轮和轴承复合故障进行预测分类，针对不同的故障数据集采用特定的方法进行分析和处理，从而在故障诊断中完全实现诊断目标，且故障诊断的准确度高。

本发明授权一种传动齿轮箱中的齿轮及轴承的故障诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种传动齿轮箱中的齿轮及轴承的故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取传动齿轮箱中的轴承的故障数据集和齿轮的复合故障数据集，并进行数据处理； 基于数据处理后的故障数据集，对第一深度学习模型进行训练，得到轴承故障诊断模型，基于数据处理后的复合故障数据集，对第二深度学习模型进行训练，得到齿轮故障诊断模型； 获取预设传动齿轮箱中的待诊断故障轴承的运行数据，并利用所述轴承故障诊断模型，确定所述待诊断故障轴承的故障模式，获取所述预设传动齿轮箱中的待诊断故障齿轮的运行数据，并利用所述齿轮故障诊断模型，确定所述待诊断故障齿轮的故障模式； 轴承的故障数据集包括按照第一预设采样频率获取的多类故障数据，对轴承的故障数据集的进行数据处理的过程，包括： 从所述轴承的故障数据集中，获取轴承的每个故障模式对应的振动信号，将该振动信号定义为第一时间序列，利用FFT变换，得到每个第一时间序列对应的第一频域信号，对每个第一频域信号添加one-hot标签，得到数据处理后的故障数据集； 齿轮的复合故障数据集包括按照第二预设采样频率获取的多类故障数据，对所述齿轮的复合故障数据集的进行数据处理的过程，包括： 从所述齿轮的复合故障数据中，获取齿轮的每个故障模式对应的振动信号，将该振动信号定义为第二时间序列，利用FFT变换，得到每个第二时间序列对应的第二频域信号，对每个第二频域信号添加one-hot标签，得到数据处理后的复合故障数据集； 所述第一深度学习模型和所述第二深度学习模型均为self-attentionMLP网络，所述self-attentionMLP网络包括依次排列设置的输入层、self__attention层、flatten层、第一全连接层、第二全连接层和输出层，其中，self__attention层的参数个数为3个，第一全连接层的参数个数为364×364个，第二全连接层参数个数为375×95个。

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