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龙图腾网获悉浙江精力轴承科技有限公司申请的专利一种基于多尺度特征融合的轴承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：CN121389023B 。

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：202511923845.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多尺度特征融合的轴承故障诊断方法是由柳剑;蔡盼;周建军;陈海永设计研发完成，并于2025-12-19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融合的轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理与模式识别技术领域，具体为一种基于多尺度特征融合的轴承故障诊断方法，包括：融合振动、声发射及转速等多源数据，利用转速数据进行角度域重采样，生成二维阶次谱图，堆叠构建三维工况信息张量；采用主从调制异构神经网络，由主支路三维卷积网络提取高维时空特征，由辅支路一维卷积网络从原始序列中提取时序细节，生成仿射变换参数，对高维特征实现动态调制；将输出的状态向量映射至故障演化知识图谱，通过图注意力网络并引入蒙特卡洛丢弃机制进行概率预测，计算概率均值作为故障分类结果，并以概率方差量化诊断置信度。本发明通过多尺度特征融合与动态调制，解决变工况下因尺度失配导致的特征判别力不足问题。

本发明授权一种基于多尺度特征融合的轴承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融合的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取轴承的径向振动序列、轴向振动序列、声发射序列及转速数据；利用转速数据对振动和声发射序列执行角度域重采样，将重采样后的角度域序列通过时频分析变换为二维阶次谱图，并将各信号对应的谱图沿通道维度堆叠，构建三维工况信息张量； 构建主从调制异构神经网络；通过主支路的三维卷积层从三维工况信息张量中提取高维时空特征图谱；通过辅支路的一维卷积层从振动和声发射序列中提取时序向量，并将时序向量映射为仿射变换参数集；基于仿射变换参数集，对主支路中的高维时空特征图谱执行特征仿射变换操作，输出状态嵌入向量； 构建包含模式状态节点的故障演化知识图谱，将状态嵌入向量映射为初始节点特征；利用图注意力网络对知识图谱执行节点特征聚合计算，引入蒙特卡洛丢弃机制执行概率采样预测；基于概率采样预测输出的节点后验概率分布，计算概率均值作为故障分类结果，并计算概率方差作为诊断置信度指标。

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