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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于时序特征线性调制智能超采样的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：CN119128551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411621782.0，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于时序特征线性调制智能超采样的故障诊断方法是由钱巍巍;田霖翰;陶云杰;卞迅设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序特征线性调制智能超采样的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时序特征线性调制智能超采样的故障诊断方法，通过对信号采样率的提升，补充高频段细节，增强故障诊断性能。步骤包括：获得原始振动信号。对原始振动信号进行预处理，通过降采样得到低采样率信号。配对低采样率信号和原始振动信号，用于智能超采样网络训练。构建超采样率模型，实现超采样率信号的预测输出。构建故障诊断模型，学习信号故障分类的特征。将训练集输入超采样率故障诊断模型对模型进行训练。将振动信号输入训练好的模型，得到超采样率信号，对超采样率信号进行分类，得到其健康状态类型。本发明的故障诊断模型更好地解决了在面对低采样率信号时诊断性能较差的难题同时较为真实地恢复了信号的高频信息。

本发明授权一种基于时序特征线性调制智能超采样的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序特征线性调制智能超采样的故障诊断方法，包括以下步骤：第一步：获得原始振动信号，对原始信号划分样本得到高采样率信号，然后对原始信号进行下采样，对下采样后的信号进行双三次插值和填充，使其样本长度和高采样率信号相等，得到低采样率信号；第二步：将高采样率信号和低采样率信号进行配对，使其在时间序列上一一对应，然后将高采样率信号和低采样率信号结合构建训练集，其中低采样率信号为输入数据，高采样率信号为标签数据；第三步：搭建超采样率网络，包括下采样层、瓶颈层、上采样层和输出层；结合超采样率网络和长短期记忆网络搭建故障诊断模型；第四步：训练故障诊断模型，过程包括：首先将训练集输入超采样率网络进行训练，根据损失和评价指标对网络进行调整；超采样率网络的训练过程使用均方误差损失进行收敛，公式为： 其中MSE是均方误差，表示预测值与真实值之间的平均平方差；n表示样本数量，yi表示真实值，表示预测值；使用对数谱距离指标评价超采样率信号重建质量；对数谱距离针对单个频率进行测量，公式如下： 其中LSDx，y是对数谱距离，t表示当前时间帧的索引，T表示时间帧数量；k表示当前频率点的索引，K表示频率点的数量；x表示原始信号，y表示重建信号，X和Y分别是x和y的对数谱功率幅值，X的定义为：X＝log|S|2，式中S表示信号的短时傅里叶变换；将需要进行超采样率的低采样率信号输入超采样率网络，得到预测的超采样率信号；然后将超采样率信号输入故障诊断模型对模型进行训练，根据损失值调整模型参数，得到训练好的故障诊断模型；第五步：通过设备采集得到低采样率振动信号，然后将其输入到超采样率网络，获取到高采样率信号，再输入故障诊断网络即输出其健康状态类型。

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