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[发明专利]一种基于知识图谱的烟机设备故障诊断方法及系统-CN202210689428.6在审
发明人：孙顺凯;丁男哲;邵坚铭;李捷;黎勇;徐琦;陆海华 -专利权人：浙江中烟工业有限责任公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于知识图谱的烟机设备故障诊断方法及系统，烟机设备故障诊断方法包括：采集烟机设备的运行状态信息；若接收到故障现象信息，则将故障现象信息和运行状态信息输入故障诊断模型，获得故障原因和故障处理措施；其中，故障诊断模型包括故障诊断知识图谱。本申请借助故障诊断知识图谱对故障现象进行解析和诊断，从而获得故障原因和相应的故障处理措施，借助人工智能技术实现故障诊断的智能化，提高了烟机设备运行的可靠性与有效性。
一种基于知识图谱设备故障诊断方法系统

[发明专利]车辆故障诊断仪及包括其的车辆故障诊断系统-CN201510041752.7在审
发明人：华旸 -专利权人：博世汽车服务技术(苏州)有限公司
申请日： 2015-01-28 - 公布日： 2016-10-05 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及车辆故障诊断仪及包括其的车辆故障诊断系统。所述车辆故障诊断仪具有指令输入模块、维修引导显示模块和无线通讯模块，车辆故障诊断仪为可穿戴设备，并且指令输入模块呈非接触式。车辆故障诊断系统用于设有汽车诊断口的汽车，其包括诊断接插头和前述车辆故障诊断仪，诊断接插头能够插设在汽车诊断口中，从其收集汽车诊断数据并且通过无线的方式输送汽车诊断数据至车辆故障诊断仪的无线通讯模块。本发明把具有非接触式指令输入模块的可穿戴设备引入到汽车故障诊断技术领域中，并且将引导式维修的概念引入车辆故障诊断系统，使得维修工作有趣、轻松和高效，而且维修人员不需要在读信息和维修操作之间频繁切换。
车辆故障诊断仪包括故障诊断系统

[发明专利]一种基于概率神经网络的电网分区故障诊断方法及系统-CN201911143515.6有效
发明人：张倩;马文浩;王群京;李国丽;马愿;张金金 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明的一种基于概率神经网络的电网分区故障诊断方法及系统，可解决大电网故障诊断难度大的技术问题；本发明通过将大电网划分为小区域进行故障诊断，降低大电网故障诊断的难度。首先利用概率神经网络对分区的电网故障进行诊断，然后利用灰色关联度对重合区域的线路故障进行再分析，实现整个电网的精准故障诊断。本发明不仅能够诊断出非重合区域故障，而且能够准确诊断重合区域的故障。有效降低大电网故障诊断的复杂度，能够处理多种复杂故障情况，具有良好的故障诊断能力。
一种基于概率神经网络电网分区故障诊断方法系统

[发明专利]一种基于FMECA和本体的设备故障诊断方法-CN202211392200.7在审
发明人：刘子文;马培龙;冯广辉 -专利权人：佳源科技股份有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FMECA和本体的设备故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：1)将设备发生故障时产生的故障现象，以及发生故障时各部件的工作参数值作为输入数据；2)调用CBR模块，依据1)中的输入数据进行计算，若返回的故障诊断结果正确，则根据案例库更新策略对历史故障案例库进行更新，并结束故障诊断流程；3)若2)中不返回故障诊断结果，则调用RBR模块，若返回的故障诊断结果正确，则根据案例库更新策略对历史故障案例库进行更新，并结束故障诊断流程，若返回的故障诊断结果错误，则进行人工诊断，本方案对CBR中案例检索部分的计算方法进行优化，并基于所构建本体构建RBR中的故障诊断规则，提高故障诊断的准确性。
一种基于 fmeca 本体设备故障诊断方法

[发明专利]一种发电故障诊断方法-CN202310789953.X在审
发明人：张军;王洲;程紫运;王涛;陈兆雁;孙亚璐 -专利权人：国恒能元（天津）电力科技发展有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种发电故障诊断方法，该方法包括采集数据、建立风力发电机系统模型、建立故障诊断模型、确定是否故障、确认故障类型和完善故障诊断模型，本方法采用建立风力发电机系统模型和故障诊断模型相结合的方法，采用多维聚类算法对样本数据和故障诊断模型无法识别故障类型的故障数据进行聚类，不断调整初始聚类中心集，并选择聚类正确率最高的故障类型作为运行故障数据对应的故障类型输出。本发明属于故障诊断技术领域，具体是指一种发电故障诊断方法，解决了存在故障诊断模型无法识别故障类型的数据的问题、由于诊断方法过于单一而导致的诊断效率低，诊断错误率高的问题和样本数量不足的问题。
一种发电故障诊断方法

[发明专利]一种SF6电气设备故障诊断方法-CN201510528295.4在审
发明人：刘利强;王姣;王连旌 -专利权人：刘利强
申请日： 2015-08-25 - 公布日： 2015-12-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种SF6故障诊断系统和方法，所述系统包括：训练单元，用于根据训练数据通过ANFIS算法进行训练以获得基础故障诊断模糊神经推理模型；测试单元，用于根据测试数据对所述基础故障诊断模糊神经推理模型进行测试以判断该基础故障诊断模糊神经推理模型的诊断准确率，并根据所述诊断准确率对所述基础故障诊断模糊神经推理模型进行调整以获得故障诊断模糊神经推理模型；诊断单元，用于将待诊断数据输入到所述故障诊断模糊神经推理模型中，对所述带诊断数据对应的SF6电气设备进行故障诊断
一种 sf6 电气设备故障诊断方法

[发明专利]爬楼机故障诊断装置及爬楼机-CN202110787613.4有效
发明人：赵勇;卢桂温;梁国寿;刘新波;伍希志;徐明宇;包士维 -专利权人：中山小神童创新科技有限公司
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种爬楼机故障诊断装置及爬楼机，所述爬楼机故障诊断装置包括：故障诊断电路、诊断控制模块及终端设备；故障诊断电路，用于响应检测指令，对爬楼机进行故障排查；诊断控制模块，用于获取所述故障诊断电路输出的检测信号，定位所述爬楼机的故障部件，并将故障诊断结果发送至所述终端设备；终端设备，用于显示所述故障诊断结果，并提供与所述故障诊断结果对应的维修操作指引。本发明提出的爬楼机故障诊断装置，能够快速准确地定位爬楼机的故障原因，并对应提供维修方案，既缩短了维修周期，也降低了维修成本。
爬楼机故障诊断装置

[发明专利]风力发电机组故障诊断系统和方法-CN201710779732.9在审
发明人：张宏伟 -专利权人：新疆金风科技股份有限公司
申请日： 2017-09-01 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种风力发电机组故障诊断系统和方法，涉及风力发电领域。该风力发电机组故障诊断系统，包括数据库子系统和自诊断子系统；数据库子系统包括预设的故障诊断模型库和预设的故障解决方案数据库；自诊断子系统，用于获取风力发电机组的故障文件，故障文件包括主控版本信息、故障标识和风电变量参数数值；查找目标故障诊断模型，目标故障诊断模型为在预设的故障诊断模型库中，与故障文件中的主控版本信息和故障标识对应的故障诊断模型；基于故障文件中的风电变量参数数值、目标故障诊断模型和预设的故障解决方案数据库，输出诊断结果，诊断结果包括故障解决方案。利用本发明的技术方案能够提高风力发电机组的故障诊断的效率。
风力发电机组故障诊断系统方法

[发明专利]一种故障诊断方法及装置-CN201910690112.7有效
发明人：王志美 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：一种故障诊断方法及装置，以实现将诊断仪与车载诊断系统的开发过程解耦合，解决由于需要频繁更新DTC等信息导致的诊断出错的问题，提升诊断仪的通用性。该方法包括：接收来自诊断仪的故障诊断请求，故障诊断请求包括第一DTC和第一信息，第一DTC用于标识故障，第一信息用于指示请求故障的第一故障信息，根据故障诊断请求生成故障诊断响应，故障诊断响应中包括第一DTC、第一描述信息、第一故障信息以及第二描述信息，其中，第一描述信息用于解释第一DTC，第二描述信息用于解释第一故障信息，向诊断仪发送故障诊断响应。
一种故障诊断方法装置

[发明专利]一种实现故障管理的方法及系统-CN200610076507.0无效
发明人：贺磊;张建辉;赵昭灵;赵靓;明清 -专利权人：国家数字交换系统工程技术研究中心
申请日： 2006-05-08 - 公布日： 2006-11-29 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开一种实现故障管理的方法，该方法包括步骤：信息获取智能体获取故障信息；信息预处理智能体根据故障信息，实现对故障的定位；系统控制智能体分解故障诊断任务并协作控制分解后的故障诊断任务；故障诊断智能体分析产生故障的具体原因，确定故障诊断算法；故障修复智能体根据故障诊断智能体的诊断结果对故障进行修复。本发明的方法有机地结合了故障诊断和故障恢复。本发明还公开了一种实现故障管理的系统。
一种实现故障管理方法系统

[发明专利]车辆故障诊断方法、车辆终端、车辆MCU和存储介质-CN202310731316.7在审
发明人：刘新;庄文龙 -专利权人：深圳市元征科技股份有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种车辆故障诊断方法、车辆终端、车辆MCU和存储介质。该方法包括：获取车辆故障诊断请求；根据车辆故障诊断请求生成针对目标ECU的车辆故障诊断指令；基于车辆故障诊断指令确定目标协议类型和目标通信参数；将车辆故障诊断指令、目标协议类型和目标通信参数发送给车辆MCU，以使车辆MCU基于目标通信参数与目标ECU建立通信连接，并将车辆故障诊断指令转换成目标协议类型对应的目标指令并发送给目标ECU；接收车辆MCU返回的车辆故障诊断结果。该方法能够在车辆出现故障时，在车辆内部便发起车辆故障诊断指令，及时获取车辆故障信息并进行相应的应急处理。
车辆故障诊断方法终端 mcu 存储介质

[发明专利]联合诊断模型建立方法、光伏组件故障诊断方法-CN202211468998.9在审
发明人：刘琦;杨博;张天文;郑忠斌;陈彩莲;何大清;陈璐;芦清 -专利权人：上海交通大学;正泰集团研发中心（上海）有限公司;浙江正泰智维能源服务有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种联合诊断模型建立方法、光伏组件故障诊断方法，通过获取各终端设备发送的故障诊断模型参数；故障诊断模型通过样本训练集训练得到；每个终端设备对应有至少一组故障诊断模型参数；对各故障诊断模型参数进行聚合，得到初始联合模型参数；根据初始联合模型参数，得到联合诊断模型；根据多个故障诊断模型参数联合建模，从而在保障隐私和通信效率的前提下充分利用多个故障诊断模型的故障类型，大幅提升了模型的泛化性，如此提高光伏组件故障诊断的诊断方法的准确率
联合诊断模型建立方法组件故障诊断

[发明专利]一种基于双参数规则匹配的汽轮机振动故障推理诊断方法-CN201910028686.8在审
发明人：张震伟;郑渭建;郭鼎;俞荣栋;李汉秋;李峰;丁蓓菁;刘轩驿;孙科达 -专利权人：浙江浙能技术研究院有限公司
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G01M15/00 文献下载
摘要：本发明涉及可靠性维护工程技术领域，特别是一种基于双参数规则匹配的汽轮机振动故障推理诊断方法。现有判断汽轮发电机组故障方法对信息获取要求高且麻烦，操作性差。本发明提供一种基于双参数规则匹配的汽轮机振动故障推理诊断方法，包括故障诊断规则库和汽轮机故障诊断模块，故障诊断规则库包括可对诊断规则进行管理的故障特征数据和诊断规则数据，故障诊断规则库可通过定义、增加、删除和修改的方式对诊断规则数据进行管理；汽轮机故障诊断模块针对实时数据或人工输入数据，采用基于双参数规则匹配的故障推理诊断方法，触发故障诊断规则库中相应诊断规则工作给出诊断结论。本发明将双参数规则匹配方法引入故障诊断，故障诊断效果好、准确性高。
诊断汽轮机规则匹配双参数推理故障诊断规则振动故障故障诊断模块故障诊断规则数据汽轮发电机组触发故障诊断工程技术领域人工输入数据可靠性维护故障特征实时数据信息获取规则库删除引入管理

[发明专利]电路故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110763336.3在审
发明人：高坤;胡恩博;苏静;李新国 -专利权人：湖南第一师范学院;长沙变化率信息技术有限公司
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本申请涉及一种电路故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取对待诊断电路进行测试获得的目标测试数据；采用预先训练获得的电路故障诊断模型，对所述目标测试数据进行电路故障诊断，获得所述待诊断电路的电路故障诊断结果；其中，训练获得所述电路故障诊断模型的方式包括：获取故障电路样本集，所述故障电路样本集中包括各故障电路样本信息，所述电路故障样本信息包括对故障样本电路进行测试获得的样本测试数据以及各所述故障样本电路对应的样本标签；基于所述故障电路样本集，基于鸽群算法对待训练电路故障诊断模型进行训练，获得所述电路故障诊断模型。采用本方法能够提高了电路故障诊断的正确性和诊断效率。
电路故障诊断方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于大数据的电力变压器故障诊断系统及方法-CN202110500224.9在审
发明人：彭祥礼;徐焕;刘芬;查志勇;余铮;胡率;龙霏;王敬靖;冯浩;代荡荡;李晶;黄杰;钟童庆 -专利权人：徐焕
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于大数据的电力变压器故障诊断系统，包括：数据获取模块用于获取变压器运行状态的DGA监测数据；大数据清洗模块用于对DGA监测数据进行大数据清洗，得到清洗后的数据；特征量提取模块用于对清洗后的数据采用粗糙集约简分析提取变压器故障特征参量；故障诊断模块用于建立变压器故障诊断模型，用训练集训练变压器故障诊断模型，用测试集测试训练好的变压器故障诊断模型，将变压器故障特征参量输入测试好的变压器故障诊断模型中进行故障诊断，输出变压器的故障诊断结果通过对DGA监测数据进行数据清洗，将约简后的故障特征及样本集作为故障诊断模型的训练依据，降低了故障诊断模型的复杂度，提高了故障诊断结果的准确性。
一种基于数据电力变压器故障诊断系统方法