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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利基于数据增强和自监督时频对比的机电设备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：CN120763624B 。

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：202511279707.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法是由陆佳炜;陆超;王琪冰;夏彬淳;何雨辰;陈坚伟设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：一种基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法，属于机电设备故障诊断领域，所述方法包括以下步骤：第一步，机电设备数据增强与预处理；第二步，使用基于通道‑空间注意机制的选择性卷积核SKCS优化自监督时频对比学习；第三步，使用改进的互相关损失矩阵来衡量频域数据与时域数据之间的相关性，并通过损失函数训练模型；将参数更新后的编码器保留到下游的故障诊断任务中，实现对机电设备故障故障诊断。本发明提高故障表征学习的准确性和鲁棒性，提升跨场景故障诊断的效率和实用性。

本发明授权基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强和自监督时频对比的机电设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 第一步，机电设备数据增强与预处理，过程如下； 步骤1.1数据采集，通过利用TCPIP通信协议，远程获取机电设备控制柜中的运行数据，并将获得的数据按照时间顺序保存进数据库中； 步骤1.2基于现有机电设备数据，使用数据增强方法生成对应仿真数据； 步骤1.3对增强后的仿真数据与真实数据分别进行归一化处理与数据划分获得数据和数据； 第二步，使用基于通道-空间注意机制的选择性卷积核SKCS优化自监督时频对比学习，自监督时频对比学习网络是由时域编码器与频域编码器构成，而每一个编码器中的神经网络是由Resnet-18组成，时域编码器与频域编码器拥有相同的网络架构，但是不共享参数；过程如下： 步骤2.1对从第一步中获得的进行快速傅里叶变换，获得频域数据； 步骤2.2将通道注意力机制CAM与空间注意力机制SAM连接构成通道-空间注意力机制CSAM； 步骤2.3将CSAM嵌入到选择性卷积核SK中，构成SKCS，通过选择性卷积核，模型能够自适应地选择适合的卷积核，以应对不同尺度的特征提取需求； 步骤2.4将构建好的SKCS嵌入到Resnet中，构成SKCS-Resnet； 步骤2.5由SKCS-Resnet链接构建的时频域编码器，经编码处理后，分别获得时域编码器与频域编码器； 第三步，使用改进的互相关损失矩阵来衡量频域数据与时域数据之间的相关性，并通过损失函数训练模型；将参数更新后的编码器保留到下游的故障诊断任务中，实现对机电设备故障诊断。

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