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龙图腾网恭喜西安邮电大学申请的专利基于联邦通用多源域自适应的机械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：CN119782893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510271875.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于联邦通用多源域自适应的机械故障诊断方法及系统是由王艺蒙;孙佳兆;王健;李亚男;符鑫涛;石少君;李羽翔;赵雨坤设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于联邦通用多源域自适应的机械故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于联邦通用多源域自适应的机械故障诊断方法及系统，涉及故障诊断技术领域，其中方法包括：提取目标样本特征；确定目标域的源类权值和目标样本权值；采用初始参数初始化源域和目标域中的局部模型；利用源样本以及源类权值训练源域中的局部模型，利用目标样本以及目标样本权值训练目标域中的局部模型；每次训练结束后对更新的源域参数和目标域参数进行聚合，得到聚合参数；重复进行局部模型训练和参数聚合的操作，得到全局模型；利用全局模型对待诊断数据进行故障检测。本申请采用局部训练和云参数聚合的联合通信方法来保护数据隐私，同时基于边际理论的源类和目标样本加权方法促进了域对齐，提高了诊断精度和速度。

本发明授权基于联邦通用多源域自适应的机械故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于联邦通用多源域自适应的机械故障诊断方法，其特征在于，包括：提取目标域中目标样本的目标样本特征；根据所述目标样本特征确定所述目标样本的伪边际向量，基于所述伪边际向量确定所述目标域的源类权值和目标样本权值；生成初始参数，将所述初始参数、所述源类权值和所述目标样本权值发送给每个源域和所述目标域，其中所述初始参数包括源域参数和目标域参数，所述源域参数包括每个所述源域中特征提取器、鉴别器和分类器的参数，所述目标域参数包括所述目标域中特征提取器、鉴别器和分类器的参数；采用所述初始参数分别初始化所述源域中的特征提取器、鉴别器和分类器，以及所述目标域中的特征提取器、鉴别器和分类器；利用所述源域中的源样本以及所述源类权值训练所述源域中的局部模型，所述源域中的局部模型包括所述源域中的特征提取器、鉴别器和分类器；利用所述目标样本以及所述目标样本权值训练所述目标域中的局部模型，所述目标域中的局部模型包括所述目标域中的特征提取器和鉴别器；每次训练结束后更新所述源域参数、所述目标域参数、所述源类权值和所述目标样本权值，对更新后的所述源域参数和所述目标域参数进行聚合，得到聚合参数；采用所述聚合参数更新所述源域中的局部模型以及所述目标域中的局部模型，利用所述源样本以及更新后的所述源类权值训练所述源域中更新后的局部模型，利用所述目标样本以及更新后的所述目标样本权值训练所述目标域中更新后的局部模型；重复进行局部模型训练和参数聚合的操作，直到达到了停止条件，得到全局模型；利用所述全局模型对待诊断数据进行故障检测；其中，所述伪边际向量表示为： 其中，E表示计算期望，x为目标样本，为目标样本集合，GC为分类器，表示目标样本x的伪边际，表示分类器GC预测得到的最佳标签，表示故障模式中故障模式的数量； 其中，和分别表示目标样本x属于故障模式和y的概率，max表示取最大值。

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