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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利基于数字孪生的故障诊断方法、系统、电子设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118820882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410796127.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于数字孪生的故障诊断方法、系统、电子设备及介质是由蒋金辉;唐波;程银宝;施岩设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的故障诊断方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开基于数字孪生的故障诊断方法、系统、电子设备及介质，方法包括：获取真实域数据和仿真域数据，并将真实域数据划分为训练集和测试集；建立故障诊断模型；将训练集和仿真域数据分别输入故障诊断模型中的第一特征提取器和第二特征提取器进行特征提取，输出真实域特征和仿真域特征；根据真实域特征和仿真域特征训练故障诊断模型，并通过测试集测试训练后的故障诊断模型，得到目标模型；将获取到包含故障数据的待诊断故障集输入目标模型进行故障识别，输出目标故障类型。在本申请实施例中，能够改进数据不平衡导致故障诊断模型识别性能低的问题，实现对单一故障的识别，同时实现对复合故障的精准解耦，提高故障识别的准确性。

本发明授权基于数字孪生的故障诊断方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取真实域数据和仿真域数据，并将所述真实域数据划分为训练集和测试集，其中，所述真实域数据用于表征滚动轴承的单一故障数据和复合故障数据，所述仿真域数据由对所述单一故障数据和所述复合故障数据进行模拟数据采样得到； 建立故障诊断模型，所述故障诊断模型包括第一特征提取器和第二特征提取器； 将所述训练集输入所述第一特征提取器进行特征提取，输出真实域特征，并将所述仿真域数据输入所述第二特征提取器进行特征提取，输出仿真域特征； 基于所述真实域特征和所述仿真域特征对所述故障诊断模型进行迭代训练，并通过所述测试集对迭代训练后的故障诊断模型进行模型测试，得到目标模型； 获取包含故障数据的待诊断故障集，并将所述待诊断故障集输入所述目标模型进行故障识别，输出目标故障类型； 其中，所述建立故障诊断模型，包括： 建立智能诊断模型； 基于多头自注意力机制建立第一特征提取器和第二特征提取器； 基于局部最大均值差异度量的子域自适应机制对所述真实域数据和所述仿真域数据进行特征对齐，以对齐所述真实域数据和所述仿真域数据的条件分布； 获取滚动轴承的真实样本标签，其中，所述真实样本标签用于表征所述滚动轴承的真实故障数据； 基于所述真实样本标签设计边缘感知正则化； 基于所述智能诊断模型构造多标签解耦分类器； 根据所述第一特征提取器、所述第二特征提取器和所述多标签解耦分类器建立故障诊断模型。

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