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龙图腾网获悉太行国家实验室;西北工业大学申请的专利基于包络阶次谱多维特征提取的轴承零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：CN120951179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511469294.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于包络阶次谱多维特征提取的轴承零样本故障诊断方法是由陈映雪;冯锦瀚;孔祥兴;缑林峰;李海旺设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于包络阶次谱多维特征提取的轴承零样本故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种基于包络阶次谱多维特征提取的轴承零样本故障诊断方法。该方法通过轴承动力学模型生成仿真故障数据，解决样本稀缺问题；将仿真数据与健康数据组合训练多尺度残差注意力网络；对于待诊断信号，分别通过网络模型和基于包络阶次谱的物理特征阈值规则得到诊断结果；最终将二者加权融合得出结论。本发明克服了现有技术对真实故障样本的依赖，实现了零样本条件下的高精度诊断，并通过物理与数据的决策层融合提升了模型的可靠性和可解释性。

本发明授权基于包络阶次谱多维特征提取的轴承零样本故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于包络阶次谱多维特征提取的轴承零样本故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于轴承动力学模型生成仿真故障数据，所述仿真故障数据为模拟故障状态的仿真振动信号； 将所述仿真故障数据与从目标设备采集的健康状态振动信号组合，构建训练数据集； 对所述的仿真振动信号和健康状态振动信号进行包络提取和角重采样，转换至阶次域并计算阶次谱；基于轴承故障的物理基频，提取阶次谱中故障谐波幅值，构成物理特征向量； 构建多尺度残差注意力卷积网络，利用所述训练数据集对其进行训练； 对于从目标设备采集的待诊断振动信号，通过训练后的多尺度残差注意力卷积网络得到第一概率分布，并通过从所述待诊断振动信号中提取的物理特征向量，经阈值逻辑计算，得到第二故障判断概率；融合所述第一概率分布与所述第二故障判断概率，输出最终诊断结果； 所述轴承动力学模型为4自由度模型，用于表征轴承内圈、外圈在x和y方向的运动；所述模型基于Hertz接触理论计算滚动体-滚道接触力，所述接触力与接触变形量的关系为 其中，为载荷-挠度系数，为载荷-挠度指数； 通过引入表征故障的变形释放量来修改所述接触变形量，修改后的接触变形量为 其中，和分别为轴承内圈在x,y方向的位移，和分别为轴承外圈在x,y方向的位移，为第i个滚动体的角位置，为轴承的径向游隙； 所述动力学模型通过求解包含所述修改后的接触变形量的动力学方程，以模拟所述仿真故障数据所对应的故障状态； 所述变形释放量根据故障位置计算： 当外圈存在故障时， 当内圈存在故障时， 其中，为滚动体进入故障区域时的接触变化量，为外圈故障的位置角，为内圈故障的位置角，为外圈故障的感知角宽度，为内圈故障的感知角宽度，为第i个滚动体的角位置。

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太行国家实验室;西北工业大学，其通讯地址为：610213 四川省成都市天府新区东山大道二段607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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