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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于SDP和视觉Transformer编码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：CN117009770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311106774.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于SDP和视觉Transformer编码的轴承故障诊断方法是由黄大荣;王勇士;那雨虹;赵冬;崔靳虎;张亮羽;包一博设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SDP和视觉Transformer编码的轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及一种基于SDP和视觉Transformer编码的轴承故障诊断方法，包括：将振动信号转换为SDP图；将SDP图输入经过训练的故障诊断模型中输出对应的故障类型预测值：将SDP图分割成一系列的SDP图像块序列；在SDP图像块序列的向量中线性添加位置嵌入得到位置嵌入图像块序列；捕捉SDP图像块序列中的局部信息和全局信息并学习SDP图像块序列中不同部分之间的依赖关系，得到SDP图像块序列编码表示；通过MLP头部层得到各类故障类型的概率值，进而将最大概率值对应的故障类型作为故障类型预测值。本发明通过将SDP算法和视觉Transformer编码有效融合，能够有效地从复杂的振动信号中提取出轴承故障的特征信息，同时更好地捕捉轴承振动信号的时间序列中的长期依赖关系。

本发明授权一种基于SDP和视觉Transformer编码的轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SDP和视觉Transformer编码的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： S1：获取待诊断轴承的振动信号； S2：通过SDP算法将待诊断轴承的振动信号转换为对应的SDP图； S3：将待诊断轴承的SDP图输入经过训练的故障诊断模型中，输出得到对应的故障类型预测值； 故障诊断模型的处理步骤如下： S301：将输入的SDP图分割成一系列的SDP图像块序列； S302：将SDP图像块序列输入嵌入层，以在SDP图像块序列的向量中线性添加位置嵌入，得到对应的位置嵌入图像块序列； S303：将位置嵌入图像块序列输入视觉Transformer编码器，以捕捉SDP图像块序列中的局部信息和全局信息并学习SDP图像块序列中不同部分之间的依赖关系，得到对应的SDP图像块序列编码表示； S304：将SDP图像块序列编码表示输入MLP头部层，得到各类故障类型的概率值，进而将最大概率值对应的故障类型作为故障类型预测值； S4：将输出的故障类型预测值作为待诊断轴承的故障诊断结果。

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