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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多尺度特征学习与域自适应优化的小样本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：CN120448968B 。

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：202510538788.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多尺度特征学习与域自适应优化的小样本故障诊断方法是由陈祝云;高有朋;李泽昊;刘强;林泓琪;马帅设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征学习与域自适应优化的小样本故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度特征学习与域自适应优化的小样本故障诊断方法，包括：获取若干机械设备的历史异构故障数据作为源域数据集，获取目标机械设备的历史异构故障数据作为目标域数据集，并分别为源域数据集和目标域数据集设定标签空间；基于源域数据集和目标域数据集进行随机抽样组合，构建三元组数据集和域自适应数据集并输入双支路特征提取子网络，度量三元组特征嵌入距离，并结合三元组损失和域自适应损失构成的联合损失函数进行迭代训练，获取双支路故障诊断模型；采集目标机械设备的当前异构故障数据输入双支路故障诊断模型中，输出目标机械设备振动信号的故障分类。本发明能解决因小样本数据条件和数据分布差异带来的模型性能下降问题。

本发明授权一种基于多尺度特征学习与域自适应优化的小样本故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征学习与域自适应优化的小样本故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取若干机械设备的历史异构故障数据作为源域数据集，获取目标机械设备的历史异构故障数据作为目标域数据集，并分别为所述源域数据集和目标域数据集设定标签空间； 基于所述源域数据集和目标域数据集进行随机抽样组合，构建三元组数据集和域自适应数据集； 将所述三元组数据集和域自适应数据集输入双支路特征提取子网络，度量三元组特征嵌入距离，并通过联合损失函数进行迭代训练，获取双支路故障诊断模型，其中，所述双支路特征提取子网络用于采用两支路分别对三元组数据集和域自适应数据集进行特征提取，所述三元组特征嵌入距离通过计算欧式距离获得，所述联合损失函数结合三元组损失和域自适应损失构成； 采集目标机械设备的当前异构故障数据并输入所述双支路故障诊断模型中，输出所述目标机械设备振动信号的故障分类，完成小样本跨域故障诊断。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市东风东路729号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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