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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種類不平衡條件下多傳感器時頻融合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：CN120145127B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510621851.6，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種類不平衡條件下多傳感器時頻融合設備故障診斷方法是由張永超;于天壯;任朝暉;丁進良設計研發完成，并于2025-05-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種類不平衡條件下多傳感器時頻融合設備故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種類不平衡條件下多傳感器時頻融合設備故障診斷方法，屬于設備智能故障診斷技術領域。本方法步驟包括：基于原始的類不平衡傳感器數據集，通過去噪擴散概率模型構建設備類平衡數據集；通過設備類平衡數據集訓練設備故障識別模型；利用預訓練后設備故障識別模型接收多源傳感器數據，輸出設備故障類型。本發明通過生成高質量虛擬數據將不平衡數據集擴展至平衡狀態，從而優化設備故障識別模型的訓練效果；并在故障識別模型中引入頻域特征提取分支，并設計多尺度門控卷積模塊與高效自適應融合模塊，實現多源傳感器時頻域特征的自適應融合，顯著提升了模型的預測精度。

本發明授權一種類不平衡條件下多傳感器時頻融合設備故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種類不平衡條件下多傳感器時頻融合設備故障診斷方法，其特征在于，包括： 基于原始類不平衡傳感器數據集，通過去噪擴散概率模型構建設備類平衡數據集； 通過設備類平衡數據集訓練設備故障識別模型； 利用預訓練后設備故障識別模型接收多源傳感器數據，輸出設備故障類型；所述多源傳感器數據，包括：一個加速度傳感器采集垂直方向的振動信號，另一個加速度傳感器采集水平方向的振動信號； 所述設備故障識別模型為多源多尺度時頻融合卷積神經網絡，包括： 接收多個傳感器的時域數據，并利用傅里葉變換將各傳感器時域數據轉為頻域數據； 通過多分支骨干網絡，基于各傳感器的時域數據和頻域數據，提取各傳感器數據的雙域特征； 各分支骨干網絡包括：第一階段高效自適應融合模塊； 所述第一階段高效自適應融合模塊，包括： 元素相加時域特征和頻域特征，并進行分組操作，獲得融合特征； 對融合特征分別進行卷積和池化，獲得局部特征和全局特征； 整合局部特征和全局特征，獲得中間特征，公式表示為： 其中，表示局部特征，表示全局特征，是Sigmoid函數，是中間特征； 利用中間特征確定時域特征和頻域特征對應權重； 基于所述對應權重，對時域特征和頻域特征進行加權求和，獲得雙域特征； 第二階段高效自適應融合模塊與所述第一階段高效自適應融合模塊的結構相同，輸入為兩個傳感器的雙域特征，輸出為設備的多源特征。

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東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11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”。