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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于多信号融合的机械设备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：CN115687973B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211306223.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多信号融合的机械设备故障诊断方法是由齐悦;齐继阳;刘杰;张家豪设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多信号融合的机械设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多信号融合的机械设备故障诊断方法，属于设备故障诊断方法设计领域，包括以下步骤：建立运行信号集U和运行状态集V；根据运行信号的自身特点，确定采样频率，对时间变化敏感的运行信号采用较大的采样频率，对时间变化不敏感的运行信号采用较小的采样频率；进行运行信号的降噪处理；对运行信号进行归一化处理，将运行信号进行归一化，使其值变为0~1之间的小数；对运行信号处理，构造样本集；构建故障诊断模型，设置故障诊断模型参数；训练故障诊断模型；故障诊断，输出故障诊断的结果，相比传统的单信号判断机械设备故障的方法，此方法多种信号的进行故障诊断，考虑历史数据，又考虑当前状况，结果更准确。

本发明授权一种基于多信号融合的机械设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多信号融合的机械设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：建立运行信号集U和运行状态集V； S2：根据运行信号是否对时间变化敏感，确定采样频率； S3：对经过S2处理后的运行信号进行降噪处理； S4：对经过S3处理后的运行信号进行归一化处理，将运行信号进行归一化，使其值变为0~1之间的小数； S5：对经过S4处理后的运行信号处理，构造样本集； S6：构建故障诊断模型，设置故障诊断模型参数； S7：训练故障诊断模型； S8：故障诊断，输出故障诊断的结果； 所述S1中的运行信号集U和运行状态集V根据被诊断的机械设备的结构特点建立； 运行信号集U={u1,u2,…,um},其中u1,u2,…,um表示设备不同的运行信号，m是运行信号个数；建立运行状态集V={v1,v2,…,vn}，v1,v2,…,vn表示运行状态，n是运行状态个数； 所述S6中故障诊断模型包括：2D-CNN通道、1D-CNN通道和融合通道； 所述2D-CNN通道包括输入层input2d、二维卷积层conv2d、二维最大池化层max_pooling2d、二维卷积层conv2d_1、二维最大池化层max_pooling2d_1、注意力机制模块层se_attention_layer、二维卷积层conv2d_2、二维最大池化层max_pooling2d_2、平铺层flatten； 1D-CNN包括输入层input1d、一维卷积层conv1d、一维最大池化层max_pooling1d、一维卷积层conv1d_1、一维最大池化层max_pooling1d_1、注意力机制模块层attention_layer、一维卷积层conv1d_2、一维最大池化层max_pooling1d_2、平铺层flatten_1； 所述融合通道包括拼接层concatenate、丢弃层dropout、稠密层feature和输出层output； 对时间变化敏感的运行信号进行处理得到二维时频图，拼接后作为2D-CNN通道输入层input2d的输入；运行信号拼接后作为1D-CNN通道输入层input1d的输入；2D-CNN通道平铺层flatten和1D-CNN通道平铺层flatten_1作为拼接层concatenate的输入。

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