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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于多高斯注意力的单源域泛化轴承故障诊断方法及系统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：CN119150100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411612035.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于多高斯注意力的单源域泛化轴承故障诊断方法及系统是由宋艳;从霄;王奥成;王代超;李沂滨设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多高斯注意力的单源域泛化轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于多高斯注意力的单源域泛化轴承故障诊断方法及系统，涉及轴承故障诊断技术领域。包括获取轴承单源域原始数据并输入至基于多高斯注意力的单源域泛化模型中，使用特征提取网络提取多尺度卷积特征，并利用多元高斯注意力模块将卷积特征映射到高斯特征空间中，得到高斯特征，将高斯特征归一化并对卷积特征进行加权，得到加权卷积特征；将加权卷积特征输入至分类器中进行分类。本发明利用高斯函数和双峰高斯函数将多尺度的故障特征投影到高斯特征空间，并根据这些函数的特征对齐程度分配注意力权重，同时利用协方差损失保证加权特征具有不同的分布参数，从而提高特征多样性，使模型能够有效地泛化到未见过的目标域。

本发明授权基于多高斯注意力的单源域泛化轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多高斯注意力的单源域泛化轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：获取轴承单源域原始数据；将轴承单源域原始数据输入至基于多高斯注意力的单源域泛化模型中，使用特征提取网络提取多尺度卷积特征，并利用多元高斯注意力模块将卷积特征映射到高斯特征空间中，得到高斯特征，将高斯特征归一化并对卷积特征进行加权，得到加权卷积特征；将加权卷积特征输入至分类器中进行分类，完成对轴承的故障诊断；所述基于多高斯注意力的单源域泛化模型包含两个特征提取器模块、一个切分注意力模块、两个多元高斯注意力模块以及一个分类器模块；两个特征提取网络包括并行设置的特征提取网络I和特征提取网络II，所述特征提取网络I与特征提取网络II相比具有更大的卷积核；利用特征提取网络I和特征提取网络II不同大小的卷积核进行卷积特征提取；使用切分注意力模块融合特征提取网络I和特征提取网络II提取的卷积特征；两个多元高斯注意力模块包括多元高斯注意力模块I和多元高斯注意力模块II，利用多元高斯注意力模块I将其中一个卷积特征、多元高斯注意力模块II将另一个卷积特征分别映射到高斯特征空间中，得到高斯特征；将高斯特征归一化并用于对卷积特征进行加权，赋予与特定高斯函数对齐的特征更高的权重；协方差损失最小化以实现从多元高斯注意力模块I和多元高斯注意力模块II中区别特征；分类器模块负责区分每一类的特征。

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