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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利機(jī)理數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動(dòng)的變工況零樣本機(jī)械故障診斷方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115936074B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211312804.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0475；該發(fā)明授權(quán)機(jī)理數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動(dòng)的變工況零樣本機(jī)械故障診斷方法是由王奇斌;徐錕;孔憲光;黃乃寧;王俊佶;張行行設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本機(jī)理數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動(dòng)的變工況零樣本機(jī)械故障診斷方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及機(jī)械參數(shù)模式識(shí)別方法，具體涉及一種機(jī)理數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動(dòng)的變工況零樣本機(jī)械故障診斷方法，用于解決域泛化網(wǎng)絡(luò)雖然能夠?qū)崿F(xiàn)新工況無(wú)數(shù)據(jù)的故障診斷，但是模型診斷性能依賴于源域數(shù)據(jù)的分布，未考慮新工況的工況信息與數(shù)據(jù)分布情況，泛化性能不足，導(dǎo)致診斷能力差的不足之處。該機(jī)理數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動(dòng)的變工況零樣本機(jī)械故障診斷方法在建立工況轉(zhuǎn)換關(guān)系時(shí)，提出基于二次多項(xiàng)式函數(shù)的故障序列轉(zhuǎn)換模型，能夠有效將舊工況真實(shí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為新工況轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，用于微調(diào)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，生成與新工況真實(shí)數(shù)據(jù)相似的生成數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權(quán)機(jī)理數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動(dòng)的變工況零樣本機(jī)械故障診斷方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.機(jī)理數(shù)據(jù)耦合驅(qū)動(dòng)的變工況零樣本機(jī)械故障診斷方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、獲取舊工況監(jiān)督仿真數(shù)據(jù)集DSS1和新工況監(jiān)督仿真數(shù)據(jù)集DSS2； 建立滾動(dòng)軸承的非線性動(dòng)力學(xué)模型；將舊工況的參數(shù)、新工況的參數(shù)輸入滾動(dòng)軸承的非線性動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行仿真，所述參數(shù)包括標(biāo)簽，以及軸承類型、轉(zhuǎn)速、載荷、健康狀態(tài)、缺陷尺寸中的一種或多種；將所獲取的對(duì)應(yīng)振動(dòng)時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)為振動(dòng)頻域信號(hào)作為樣本，依據(jù)標(biāo)簽將樣本分別組成P個(gè)舊工況監(jiān)督仿真數(shù)據(jù)集和P個(gè)新工況監(jiān)督仿真數(shù)據(jù)集 為DSS1中的第i個(gè)樣本及其標(biāo)簽，mSS1為DSS1樣本數(shù)，為DSS2中的第i個(gè)樣本及其標(biāo)簽，mSS2為DSS2樣本數(shù)；P≥2； 步驟2、將標(biāo)簽相同的DSS1、DSS2組成一組仿真數(shù)據(jù)集，對(duì)P組仿真數(shù)據(jù)集分別依次執(zhí)行步驟2.1至2.4； 步驟2.1、構(gòu)建故障序列轉(zhuǎn)換模型； 設(shè)置頻域閾值T，過(guò)濾步驟1所得的DSS1、DSS2，分別得到過(guò)濾舊工況監(jiān)督仿真數(shù)據(jù)集過(guò)濾新工況監(jiān)督仿真數(shù)據(jù)集 利用二次多項(xiàng)式函數(shù)擬合與得到故障序列轉(zhuǎn)換模型Ψ·；為中的第i個(gè)樣本及其標(biāo)簽，為中的第i個(gè)樣本及其標(biāo)簽； 步驟2.2、獲取新工況監(jiān)督轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)DSC2： 獲取舊工況下I個(gè)與DSS1參數(shù)相同的真實(shí)振動(dòng)頻域信號(hào)作為樣本組成舊工況監(jiān)督真實(shí)數(shù)據(jù)集將DSR1輸入步驟2.1所得的故障序列轉(zhuǎn)換模型Ψ·得到新工況監(jiān)督轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)I＝mSS1；為DSR1中的第i個(gè)樣本及其標(biāo)簽，mSR1為DSR1樣本數(shù)，為DSC2中的第i個(gè)樣本及其標(biāo)簽，mSC2為DSC2樣本數(shù)； 步驟2.3、構(gòu)建并訓(xùn)練舊工況生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)； 構(gòu)建舊工況生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，采用DSR1和DSS1，依次對(duì)舊工況生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的判別器D1、生成器G1的參數(shù)進(jìn)行更新，最終得到生成器G1″、判別器D1″； 步驟2.4、構(gòu)建并訓(xùn)練新工況生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)； 依據(jù)生成器G1″、判別器D1″設(shè)置新工況生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的生成器G2、判別器D2的參數(shù)，構(gòu)建新工況生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)；采用dSC2和DSS2，依次對(duì)新工況生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的判別器D2、生成器G2的參數(shù)進(jìn)行更新，最終得到生成器G2″、判別器D2″； 步驟3、獲取新工況監(jiān)督生成數(shù)據(jù)集DSG2； 將步驟1中三個(gè)DSS2輸入步驟2.3所得的對(duì)應(yīng)生成器G1″，得到對(duì)應(yīng)新工況監(jiān)督無(wú)微調(diào)生成數(shù)據(jù)集將三個(gè)D′SG1合并得到新工況監(jiān)督無(wú)微調(diào)生成總數(shù)據(jù)集DSG1；將步驟1中三個(gè)DSS2輸入步驟2.4所得的對(duì)應(yīng)生成器G2″，得到對(duì)應(yīng)新工況監(jiān)督微調(diào)生成數(shù)據(jù)集 將三個(gè)D′SG2合并得到新工況監(jiān)督微調(diào)生成總數(shù)據(jù)集DSG2；為D′SG1中的第i個(gè)樣本及其標(biāo)簽，mSG1為D′SG1樣本數(shù)，為D′SG2中的第i個(gè)樣本及其標(biāo)簽，mSG2為D′SG2樣本數(shù)； 步驟4、獲取故障診斷結(jié)果； 采集新工況下滾動(dòng)軸承的振動(dòng)時(shí)域信號(hào)，并轉(zhuǎn)換為振動(dòng)頻域信號(hào)作為樣本組成新工況無(wú)監(jiān)督真實(shí)數(shù)據(jù)集計(jì)算DSR2中每個(gè)樣本與DSG2中每個(gè)樣本之間的距離并進(jìn)行排序；DSR2中每個(gè)樣本的所屬標(biāo)簽由DSG2中與其距離最小的I個(gè)樣本的所屬標(biāo)簽占比最高的確定，即可得到DSR2每個(gè)樣本所屬標(biāo)簽的預(yù)測(cè)結(jié)果；為DSR2中的第j個(gè)樣本，mSR2為DSR2樣本數(shù)，為DSG2中的第i個(gè)樣本。

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