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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七〇四研究所;上海交通大学申请的专利一种在线调距桨液压系统齿轮泵故障特征迁移学习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：CN119004309B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202410977609.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种在线调距桨液压系统齿轮泵故障特征迁移学习方法是由王景成;汤振辉;付黄龙;郜超见;陈伟;孙鑫宇;冯宇;蔡辉煌;袁景淇设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种在线调距桨液压系统齿轮泵故障特征迁移学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种在线调距桨液压系统齿轮泵故障特征迁移学习方法，涉及智能故障诊断领域，包括以下步骤：建立调距桨液压系统齿轮泵数据库，包括源域数据和目标域数据；利用斯皮尔曼相关性分析和经验模态分解，分析数据的相关性和故障特征，获取预处理后的测点数据序列；利用卷积网络融合测点数据序列，提取齿轮泵故障特征；将故障特征变换为特征向量，送入到交叉熵分类器中进行分类，得到故障诊断结果；将测点数据序列保存到经验回放池，对经验回放池中的数据随机采样，利用随机梯度下降方法对卷积网络和交叉熵分类器进行参数优化，提高学习效率和诊断性能。本发明实时更新故障特征，提高故障诊断精度，提高在线故障特征迁移学习收敛速度和精度。

本发明授权一种在线调距桨液压系统齿轮泵故障特征迁移学习方法在权利要求书中公布了：1.一种在线调距桨液压系统齿轮泵故障特征迁移学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S101：建立调距桨液压系统齿轮泵数据库，所述数据库包括源域数据和目标域数据，所述源域数据包括机理模型仿真数据或历史数据，所述目标域数据包括当前需要诊断的在线获取的实时数据； S103：利用斯皮尔曼相关性分析和经验模态分解，分析所述调距桨液压系统齿轮泵数据库中数据的相关性和故障特征，获取相关性和故障模式多样性均满足预置条件的测点数据序列； S105：利用卷积网络融合所述测点数据序列，并提取所述齿轮泵的故障特征； S107：将所述故障特征变换为特征向量，并将所述特征向量送入到交叉熵分类器中对故障类型进行分类，得到所述齿轮泵的故障诊断结果； S109：将所述测点数据序列保存在经验回放池中，并对所述经验回放池中的数据随机采样，利用随机梯度下降方法对所述卷积网络和所述交叉熵分类器进行参数优化，提高学习效率和诊断性能。

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