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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于因果解耦网络的轴承故障诊断方法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：CN121256610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511421443.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于因果解耦网络的轴承故障诊断方法是由邵海东;韦荣铭;钟翔;刘浩然;夏宗萌;唐铖钰设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因果解耦网络的轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于因果解耦网络的轴承故障诊断方法，涉及计算机技术领域。该方法包括：提取样本轴承振动信号的整体特征；提取整体特征的跨域一致的因果因素，并对因果因素进行轴承故障分类；提取器提取整体特征的非因果因素，对非因果因素进行故障分类，并对非因果因素进行域分类；基于因果支路和非因果支路的交叉熵损失、跨支路的去相关损失、最大熵损失和支路专用化损失确定因果解耦模型的损失，对因果解耦模型的参数进行调整直至因果解耦模型的损失最小，以阻断非因果因素与故障分类标签之间的虚假相关性，得到训练好的因果解耦模型；通过训练好的因果解耦模型对待分类的轴承振动信号进行故障诊断。该方法能够提升轴承故障的诊断精度。

本发明授权一种基于因果解耦网络的轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果解耦网络的轴承故障诊断方法，其特征在于，包括： 构建因果解耦网络；所述因果解耦网络包括共享特征提取器、因果支路和非因果支路；所述因果支路包括因果因素提取器和因果分类器；所述非因果支路包括非因果因素提取器、非因果分类器和域分类器； 获取样本轴承振动信号，并通过所述共享特征提取器提取所述样本轴承振动信号的整体特征； 通过所述因果因素提取器提取所述整体特征的跨域一致的因果因素，并通过所述因果分类器对所述因果因素进行轴承故障分类，得到不同的因果信息和不同的故障分类标签之间的对应关系；所述因果因素包括所有的因果信息且与故障标签具有稳定的因果关系； 通过所述非因果因素提取器提取所述整体特征的非因果因素，通过所述非因果分类器对所述非因果因素进行故障分类，并通过域分类器对所述非因果因素进行域分类；非因果因素与故障分类标签之间具有虚假相关性； 基于因果支路和非因果支路的交叉熵损失、跨支路的去相关损失、最大熵损失和支路专用化损失确定因果解耦模型的损失，对因果解耦模型的参数进行调整直至因果解耦模型的损失最小，以阻断非因果因素与故障分类标签之间的虚假相关性，得到训练好的因果解耦模型； 通过训练好的因果解耦模型对待分类的轴承振动信号进行故障诊断。

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