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龍圖騰網獲悉東北大學秦皇島分校;燕山大學申請的專利一種軋機多部件的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：CN120388240B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202510872874.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種軋機多部件的故障診斷方法是由侯東曉;程榮財;時培明設計研發完成，并于2025-06-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種軋機多部件的故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種軋機多部件的故障診斷方法，涉及故障診斷技術領域。獲取軋機的多個部件的狀態數據；通過格拉姆角差場將狀態數據轉化為RGB圖像；將RGB圖像轉化為R、G、B通道的三個圖像，并將每個通道的圖像均轉化為灰度圖；分別對每個灰度圖進行降維處理，并根據降維處理后的三個灰度圖，得到降維后的RGB圖像；將降維后的RGB圖像輸入至改進的ShuffleNetV2網絡模型中，得到軋機的故障診斷結果；改進的ShuffleNetV2網絡模型為在基礎的ShuffleNetV2網絡中加入雙重注意力機制訓練得到的。該方法在對軋機的多個部件進行故障診斷時，在保證故障診斷準確性的同時能夠提高故障診斷效率。

本發明授權一種軋機多部件的故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種軋機多部件的故障診斷方法，其特征在于，包括： 獲取軋機的多個部件的狀態數據； 通過格拉姆角差場將狀態數據轉化為RGB圖像； 將RGB圖像轉化為R、G、B通道的三個圖像，并將每個通道的圖像均轉化為灰度圖； 分別對每個灰度圖進行降維處理，并根據降維處理后的三個灰度圖，得到降維后的RGB圖像； 將降維后的RGB圖像輸入至改進的ShuffleNetV2網絡模型中，得到軋機的故障診斷結果；所述改進的ShuffleNetV2網絡模型為在基礎的ShuffleNetV2網絡中加入雙重注意力機制訓練得到的；所述改進的ShuffleNetV2網絡模型包括融合注意力機制的輸入模塊、依次串聯的多個輕量級模塊和融合注意力機制的輸出模塊；所述輸入模塊包括依次串聯的輸入層、卷積層、激活函數、注意力機制層和全連接層； 所述改進的ShuffleNetV2網絡模型的訓練過程，包括：將雙重注意力機制引入基礎ShuffleNetV2網絡中，得到初始ShuffleNetV2網絡；獲取訓練集，并通過遷移學習在訓練集上對初始ShuffleNetV2網絡進行預訓練，得到初始ShuffleNetV2網絡模型；初始ShuffleNetV2網絡模型中的權重參數為具有通用特征提取能力的權重參數；通過訓練集對初始ShuffleNetV2網絡模型進行迭代訓練，得到改進的ShuffleNetV2網絡模型。

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秦皇島分校;燕山大學，其通訊地址為：066004 河北省秦皇島市經濟技術開發區泰山路143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”。