浙大城市学院万安平获国家专利权
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龙图腾网获悉浙大城市学院申请的专利基于域适应残差网络与多通道融合的齿轮箱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：CN118565818B 。
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：202410622133.6，技术领域涉及：G01M13/028；该发明授权基于域适应残差网络与多通道融合的齿轮箱故障诊断方法是由万安平;张飞;彭晨;蒋俊杰;胡罗克;陈挺;纪晓声;程晓民;刘丽;王景霖;单添敏设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于域适应残差网络与多通道融合的齿轮箱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域适应残差网络与多通道融合的齿轮箱故障诊断方法，按下述步骤进行：步骤S1：通过安装在齿轮箱不同位置的加速度传感器采集齿轮和轴承在各种工况和故障状态下的加速度信号，配合齿轮箱的输入电压信号和输出电压信号作为样本数据；步骤S2：以三个通道分别对样本数据中的加速度信号、输入电压信号和输出电压信号进行VMD分解并参数寻优，得到优化后的样本数据；本发明通过多源传感器的多通道数据同时进行数据处理来获得较高的诊断精度，且依靠多通道融合数据获取通用特征以进行多工况下的齿轮箱故障分类预测，泛化能力强并减少对样本数量的需求。
本发明授权基于域适应残差网络与多通道融合的齿轮箱故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于域适应残差网络与多通道融合的齿轮箱故障诊断方法，其特征在于：按下述步骤进行：步骤S1：通过安装在齿轮箱不同位置的加速度传感器采集齿轮和轴承在各种工况和故障状态下的加速度信号，配合齿轮箱的输入电压信号和输出电压信号作为样本数据；步骤S2：以三个通道分别对样本数据中的加速度信号、输入电压信号和输出电压信号进行VMD分解并参数寻优，得到优化后的样本数据；步骤S3：根据故障状态类别将优化后的样本数据划分训练集、测试集和验证集，并进行归一化处理；步骤S4：构建残存网络模型训练，模型对训练集进行多通道提取、权重调整和特征融合，采用最大均值差异和交叉熵分类损失作为优化目标，使用softmax函数分类输出各故障类别的预测概率，通过验证集和测试集确定模型参数；步骤S5：通过微调模型参数来进行特征迁移以实现多工况下的齿轮箱故障分类预测；步骤S6：利用训练完成的模型进行齿轮箱故障诊断。
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