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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安理工大學(xué)申請的專利結(jié)合自適應(yīng)空間注意力和補(bǔ)丁特征加權(quán)的ViT跨域故障診斷方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119475102B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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?zhí)?專利號為：202510048195.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)結(jié)合自適應(yīng)空間注意力和補(bǔ)丁特征加權(quán)的ViT跨域故障診斷方法是由思悅;許望;元振毅;張燕飛;楊癸庚設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本結(jié)合自適應(yīng)空間注意力和補(bǔ)丁特征加權(quán)的ViT跨域故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了結(jié)合自適應(yīng)空間注意力和補(bǔ)丁特征加權(quán)的ViT跨域故障診斷方法，具體按照如下步驟實施：步驟1，從公共數(shù)據(jù)集中獲取不同故障類型的原始振動故障信號；步驟2，對步驟1獲取的原始振動故障信號進(jìn)行預(yù)處理；步驟3，建立用于機(jī)械裝備故障檢測的CpcsViT模型；步驟4，將步驟2經(jīng)過預(yù)處理的原始振動故障信號出入到步驟3建立的CpcsViT模型中，設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，對CpcsViT模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟5，使用訓(xùn)練后的模型進(jìn)行故障診斷。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的機(jī)械裝備故障檢測任務(wù)中檢測準(zhǔn)確率低的問題。

本發(fā)明授權(quán)結(jié)合自適應(yīng)空間注意力和補(bǔ)丁特征加權(quán)的ViT跨域故障診斷方法在權(quán)利要求書中公布了：1.結(jié)合自適應(yīng)空間注意力和補(bǔ)丁特征加權(quán)的ViT跨域故障診斷方法，其特征在于，具體按照如下步驟實施：步驟1，從公共數(shù)據(jù)集中獲取不同故障類型的原始振動故障信號；步驟2，對步驟1獲取的原始振動故障信號進(jìn)行預(yù)處理；步驟3，建立用于機(jī)械裝備故障檢測的CpcsViT模型，包括依次連接的特征增強(qiáng)模塊和特征提取模塊；所述特征增強(qiáng)模塊包括依次連接的空洞卷積模塊、空間注意力模塊以及金字塔池化模塊、批歸一化層；所述特征提取模塊包括依次連接的嵌入層、Dropout層、通道注意力塊、ViT編碼器、通道注意力塊、ViT編碼器、線性層；通道注意力塊通過通道注意力機(jī)制對每個patch內(nèi)部的特征維度進(jìn)行動態(tài)加權(quán)，首先對每個patch的特征通道進(jìn)行全局池化，分別計算平均池化和最大池化的特征表示；然后，將這些池化結(jié)果通過全連接層生成通道級別的加權(quán)系數(shù)，并通過sigmoid函數(shù)歸一化，最終對每個patch的特征進(jìn)行加權(quán)；每個通道注意力塊和其后的ViT編碼器組成一個stage，即就是特征提取模塊包括兩個stage；步驟4，將步驟2經(jīng)過預(yù)處理的原始振動故障信號出入到步驟3建立的CpcsViT模型中，設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，對CpcsViT模型進(jìn)行訓(xùn)練；步驟5，使用訓(xùn)練后的模型進(jìn)行故障診斷。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西安理工大學(xué)，其通訊地址為：710048 陜西省西安市碑林區(qū)金花南路5號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。