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龙图腾网获悉北京起重运输机械设计研究院有限公司申请的专利起重机旋转部件故障诊断方法、装置、设备及存储介质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：CN121256576B 。

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：202511814524.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权起重机旋转部件故障诊断方法、装置、设备及存储介质是由李云龙;汤秀丽;潘俊萍;刘静;刘冠伯设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本起重机旋转部件故障诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种起重机旋转部件故障诊断方法、装置、设备及存储介质，涉及机械故障诊断技术领域。该方法包括：对起重机旋转部件的源域数据和目标域数据进行统一格式处理，输出归一化振动信号；通过共享编码器和对抗训练实现特征分布对齐，输出域不变特征；基于域不变特征构建条件嵌入向量，利用扩散模型生成目标域故障数据；将生成的故障数据与真实数据组合为诊断数据集，进行多模态特征提取，融合后通过分类器输出故障诊断结果。本发明通过扩散模型有效解决了起重机故障数据稀缺问题，结合多模态特征融合技术，提升了故障诊断的准确性、鲁棒性和跨域泛化能力。

本发明授权起重机旋转部件故障诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种起重机旋转部件故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 对起重机旋转部件的源域数据和目标域数据进行统一格式处理，输出归一化振动信号，所述源域数据来自其他旋转机械的故障振动信号，所述目标域数据来自起重机现场采集的正常振动信号； 将所述归一化振动信号输入共享编码器进行特征映射，并通过对抗训练实现特征分布对齐，输出域不变特征，所述对抗训练包括使用域判别损失和最大均值差异损失联合优化共享编码器；其中，所述最大均值差异损失通过比较源域和目标域的特征分布差异来强制域对齐，并与所述域判别损失以预设权重进行加权组合作为总损失以优化所述共享编码器，所述预设权重配置为域判别损失权重为0.1，最大均值差异损失权重为1.0； 使用特征分离网络从所述域不变特征中，分离出表征目标域设备背景的目标域背景特征，以及表征源域故障类型的源域故障模式特征；将所述目标域背景特征与所述源域故障模式特征进行拼接，组合为条件嵌入向量； 利用扩散模型以所述条件嵌入向量为指导，通过反向去噪过程生成目标域故障数据，输出合成故障数据；其中，所述扩散模型的生成网络采用时间序列Transformer结构； 将所述合成故障数据与真实数据组合为诊断数据集，对所述诊断数据集进行多模态特征提取，并进行特征融合通过分类器输出故障诊断结果。

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