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龍圖騰網獲悉四川農業大學申請的專利一種基于深度學習的滾動軸承故障診斷方法及系統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：CN120145126B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510617617.6，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于深度學習的滾動軸承故障診斷方法及系統是由吳姍姍;張穎霄;黃剛勁設計研發完成，并于2025-05-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的滾動軸承故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習的滾動軸承故障診斷方法及系統，涉及軸承測試技術領域，對深度學習模型進行訓練得到訓練好的學習模型；確定滾動軸承的多個測試工況信息，按照多個測試工況信息分別對滾動軸承進行測試；將振動信號經過預處理和特征提取后，輸入到訓練好的學習模型中，通過學習模型輸出軸承的故障類別，獲取歷史故障診斷數據，歷史故障診斷數據包括歷史測試工況信息、測試工況信息對應的振動信號以及對應的故障類別；根據歷史故障診斷數據對深度學習模型進行訓練得到訓練好的學習模型。本發明設置多個測試工況信息能夠得到對應的振動信號，能夠更全面地對滾動軸承進行故障分析，避免使用過程中的不當導致滾動軸承的誤判。

本發明授權一種基于深度學習的滾動軸承故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的滾動軸承故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟： 對深度學習模型進行訓練得到訓練好的學習模型； 確定滾動軸承的多個測試工況信息，按照多個測試工況信息分別對滾動軸承進行測試，得到振動信號； 所述確定滾動軸承的多個測試工況信息，按照多個測試工況信息分別對滾動軸承進行測試，得到振動信號的步驟，包括： 確定滾動軸承的多個測試工況信息，其中，測試工況信息包括不同轉速和使用環境的工況； 按照多個測試工況信息分別構建對應的測試模型，根據測試模型制定測試星盤，按照測試星盤對滾動軸承進行測試，得到對應的振動信息； 所述按照多個測試工況信息分別構建對應的測試模型，根據測試模型制定測試星盤，按照測試星盤對滾動軸承進行測試，得到對應的振動信息的步驟，包括： 對應多個測試工況信息分別構建對應的測試模型，其中，測試模型為滾動軸承的三維工作模型，在三維工作模型中標記測試工況信息； 制定測試版面，其中，測試版面包括多個測試團，在測試團中設置測試工況信息的控制點，將多個測試團中對應的控制點之間進行連接得到測試星盤； 所述將多個測試團中對應的控制點之間進行連接得到測試星盤的步驟，包括： 將多個測試模型進行排布，對應多個排布好的測試模型設置數據面； 在數據面上設置對應測試工況信息類型數量的控制區間，控制區間包括轉速控制區間與使用環境控制區間，轉速控制區間與使用環境控制區間均覆蓋每個測試模型，將控制區間對應每個測試模型進行劃分得到測試團； 在轉速控制區間與使用環境控制區間中分別標記控制參數并配置對應的控制點，在數據面中對應一個控制參數標記的位置制定對應的信息點，信息點用于儲存該對應的控制參數，控制點可以在數據面上移動并連接不同的信息點； 按照測試模型的排布順次將多個測試模型中相同測試工況信息類型的控制點進行連接，將控制點與控制點之間的連線與對應的控制區間綁定并記錄對應位置的控制參數，作為測試星盤； 將振動信號經過預處理和特征提取后，輸入到訓練好的學習模型中，通過學習模型輸出軸承的故障類別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川農業大學，其通訊地址為：625014 四川省雅安市雨城區新康路46號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。