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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于AdaDCLF的多目標域設備故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114169436B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111490279.2，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權一種基于AdaDCLF的多目標域設備故障診斷方法是由何志偉;劉才明;鄭驍蓉;董哲康;高明煜設計研發完成，并于2021-12-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于AdaDCLF的多目標域設備故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于AdaDCLF的多目標域設備故障診斷方法，本發明結合MK?MMD距離衡量源域與目標域的分布偏差，然后自適應調整域混淆損失因子，重點關注了最大的域混淆損失所對應的目標域數據的重要性。AdaDCLF自適應調整域混淆損失因子方法增強了模型在多目標域上的泛化能力，顯著提高了設備故障診斷模型在多目標域上的診斷準確率，解決了單目標域域適應算法在多目標域上泛化能力不強的問題，從而實現對設備故障的智能診斷。

本發明授權一種基于AdaDCLF的多目標域設備故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.基于AdaDCLF的多目標域設備故障診斷方法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟： 1按不同工況條件將數據分為源域與目標域數據； 2構建設備故障診斷神經網絡模型，初始化其參數； 3將源域和目標域數據輸入神經網絡中，分別計算分類損失和域混淆損失； 4通過AdaDCLF計算域混淆損失因子，根據域混淆損失因子得到總的域混淆損失，將分類損失和總的域混淆損失相加得到總損失函數值，然后進行迭代訓練更新模型參數，得到最終模型； 所述的AdaDCLF全稱為Adaptivedomainconfusionlossfactor，即自適應的域混淆損失因子，該方法自適應調整源域與各目標域之間的域混淆損失因子，從而提高設備故障診斷模型在多目標域上的性能表現；設備故障診斷神經網絡總損失函數值計算如下： L＝LC+λLDC1 其中LC表示源域分類損失，LDC表示總的域混淆損失，λ表示總的域損失懲罰因子，總的域混淆損失由源域與各個目標域域混淆損失組成，LDC計算方法如下： 其中m表示目標域個數，j表示第j個目標域，α為域混淆損失因子，α采用AdaDCLF策略更新，更新公式如下所示： 式中n表示迭代次數，γ表示更新學習率，表示第n次迭代時源域與第j個目標域的MK-MMD多核最大均值差異距離； 根據域混淆損失因子，總損失函數值計算如下： 其中，S表示源域，T表示目標域，i表示源域或目標域的第i個樣本，j表示第j個目標域，NS表示源域樣本數，表示源域的第i個樣本的數據，表示源域的第i個樣本的數據標簽；LC表示分類損失，LDC表示域混淆損失； 5設備故障診斷時將目標域數據輸入最終模型，得到設備故障診斷結果。

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