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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于深度学习的轴承故障诊断自适应输入方法及系统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：CN115270853B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210736744.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于深度学习的轴承故障诊断自适应输入方法及系统是由程尧;刘磊;张卫华设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的轴承故障诊断自适应输入方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的轴承故障诊断自适应输入方法及系统，属于故障诊断技术领域，该方法包括：获取参数；根据获取的参数，计算得到自适应输入长度Na；根据自适应输入长度Na，通过包络谱截取前L个频率样本点，并将截取包络谱的L个频率样本点作为卷积神经网络的输入，完成轴承故障诊断的自适应输入。本发明通过计算深度学习模型的自适应输入长度以及通过包络谱截取频率样本点，并将该频率样本点作为卷积神经网络的输入，以使深度学习模型能够在不同应用条件下保持故障诊断精度的稳定。解决了现有基于深度学习模型的轴承故障诊断方法使用固定输入长度导致深度学习模型在不同应用场景下故障诊断精度波动较大的问题。

本发明授权一种基于深度学习的轴承故障诊断自适应输入方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的轴承故障诊断自适应输入方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、参数获取：将加速度传感器加装于待采集轴承上，并分别获取采样频率、轴承转速、模型的输入长度、轴承的结构参数以及轴承故障特征频率的倍频数； 所述步骤S1包括以下步骤： S101、数据采集：将加速度传感器加装于待采集轴承上，按照采样频率以采集轴承运转过程中的原始振动信号，并记录轴承转速； S102、确定模型的输入长度：根据已设计的卷积神经网络输入尺寸，确定模型的输入长度； S103、确定轴承参数：获取轴承的结构参数，其中，所述结构参数包括：轴承的滚子数、轴承的滚动直径、轴承节径以及接触角； S104、确定轴承故障特征频率的倍频数：根据实际需求，确定轴承故障特征频率的倍频数； S2、计算自适应输入长度：根据获取的参数，计算得到自适应输入长度； S3、计算自适应输入数据：根据自适应输入长度，通过包络谱截取前个频率样本点，并将截取包络谱的个频率样本点作为卷积神经网络的输入，完成轴承故障诊断的自适应输入。

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