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龙图腾网获悉广东敏卓机电股份有限公司申请的专利基于多尺度特征融合和注意力机制的微电机异音分类方法及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：CN120048285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510067686.4，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权基于多尺度特征融合和注意力机制的微电机异音分类方法及装置是由邱意想;周海玲;高泉龙设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度特征融合和注意力机制的微电机异音分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度特征融合和注意力机制的微电机异音分类方法及装置，该方法包括：第一步，声音信号数据采集；第二步，声音信号预处理；第三步，声音数据特征提取；第四步，多尺度特征融合：采用三个不同尺度卷积核的卷积神经子网络对综合特征向量进行多层次特征信息提取得到特征图；在每个卷积神经子网络中集成了通道注意力和空间注意力机制，通过通道注意力机制对每个通道特征向量的重要性进行加权，通过空间注意力机制在空间维度上动态调整特征向量的关注区域；第五步，特征分类并判断当前微电机的运行状态或故障类型。本发明方法引入了多尺度卷积和注意力机制的融合，增强了模型在复杂环境中的鲁棒性，提高了故障分类的准确性。

本发明授权基于多尺度特征融合和注意力机制的微电机异音分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征融合和注意力机制的微电机异音分类方法，其特征在于：包括以下步骤： 第一步，声音信号数据采集：对微电机在不同工作状态下产生的声音信号进行采集；所采集的声音信号为：正常运行声音信号、转子不平衡声音信号、轴承磨损声音信号、齿轮摩擦声音信号以及混有异物声音信号； 第二步，声音信号预处理：对采集到的声音信号进行降噪处理得到声音数据，以减少环境噪声和干扰的影响； 第三步，声音数据特征提取：对声音信号预处理后的声音数据进行特征提取；提取特征包括频谱图、梅尔频率倒谱系数MFCC和零交叉率ZCR，并通过特征拼接进行融合，形成一个综合特征向量； 第四步，多尺度特征融合：采用三个不同尺度卷积核的卷积神经子网络对综合特征向量进行多层次特征信息提取得到特征图；在每个卷积神经子网络中集成了通道注意力和空间注意力机制，通过通道注意力机制对每个通道特征向量的重要性进行加权，通过空间注意力机制在空间维度上动态调整特征向量的关注区域； 第五步，特征分类并判断当前微电机的运行状态或故障类型：对特征图通过展平处理和正则化得到全局特征向量；利用多层神经元对全局特征向量进行提取，并将特征映射至运行模式或故障状态进行分类；通过Softmax激活函数生成每种类别的概率分布，并通过选择最大概率值来判定当前微电机的运行状态或故障类型，实现微电机异音分类；其中，运行模式为正常状态，故障状态为转子不平衡状态、轴承磨损状态、齿轮摩擦状态以及混有异物状态。

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