YYVIP易游安徽工程大学申请基于多模态深度学习的故障诊断方法专利解决了模型训练效果不佳、准确性低的问题

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　　国家知识产权局信息显示，安徽工程大学;芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司申请一项名为“一种基于多模态深度学习的故障诊断方法”的专利，公开号CN121256462A，申请日期为2025年9月。

　　专利摘要显示，本发明涉及故障诊断方法领域，具体涉及一种基于多模态深度学习的故障诊断方法，具体步骤为：步骤S1，先使用连续小波变换对轴承的原始振动信号进行处理，转换成时频图像；步骤S2，构建多尺度Mamba网络模型，捕获时间序列数据中的长期依赖关系；步骤S3,构建高效率网络模型，用于提取时频特征；步骤S4，引入交叉注意力机制，对两个模态特征进行动态拼接；步骤S5，使用MEF‑Net模型验证，并将MEF‑Net模型的性能与其他基准模型进行了比较，解决了现阶段数据采集过程中引入了噪声，影响了数据的完整性、准确性和可靠性以及由于数据的不准确性，梯度消失和过拟合等，导致模型训练效果不佳、准确性低的问题。

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