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[发明专利]一种分布式民机地面故障诊断方法及平台-CN202011227872.3在审
发明人：韩联庆;田林;王娟 -专利权人：中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本申请提供一种分布式民机地面故障诊断方法及平台，方法包括：故障诊断模块将预定义的配制文件发送至机载IMA模块；机载IMA模块根据所述配制文件，实时记录飞机飞行时各系统的参数数据，生成飞机数据文件，将所述飞机数据文件发送至地面故障诊断模块；在飞机落地后，地面故障诊断模块获取所述飞机数据文件；地面故障诊断模块将所述飞机数据文件和配置文件，发送至远程算法提供端；远程算法提供端根据所述飞机数据文件和配置文件，不断训练故障诊断算法，并实时将训练好的故障诊断算法发送至地面故障诊断模块；地面故障诊断模块接收最新的故障诊断算法，根据需要诊断的飞机系统，选择对应的故障诊断算法；执行故障诊断，生成故障诊断报告。
一种分布式地面故障诊断方法平台

[发明专利]制冷设备故障诊断方法、装置、可读存储介质及计算设备-CN202011013106.7在审
发明人：褚玉刚;宋岩磊;徐教权;郝赫 -专利权人：新奥数能科技有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G01M99/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种制冷设备故障诊断方法、装置、可读存储介质及计算设备，该制冷设备故障诊断方法包括：接收制冷设备所发出的故障代码；根据所述故障代码，获取所述故障代码相应的故障诊断算法；根据所述故障诊断算法，确定所述制冷设备的故障原因。本发明通过制冷设备的故障代码获取相应的故障诊断算法，通过故障诊断算法对制冷设备进行自动诊断分析，对制冷设备故障诊断的及时性和准确性的问题得到有效改善。
制冷设备故障诊断方法装置可读存储介质计算

[发明专利]光伏组串的故障检测方法、装置及计算机存储介质-CN202110267525.1在审
发明人：崔鑫;尹芳;王平玉;宋诗;云平 -专利权人：阳光电源股份有限公司
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏组串的故障检测方法，包括以下步骤：获取待测光伏组串的电流‑电压曲线；将电流‑电压曲线按照各个故障诊断算法进行计算，得到各个故障诊断算法的诊断结果；根据多个故障诊断算法的诊断结果确定待测光伏组串的故障检测结果本发明还公开了一种光伏组串的故障检测装置及计算机存储介质。本发明通过将待测光伏组串的电流‑电压曲线分别采用多种不同的故障诊断算法进行故障诊断，根据不同故障诊断算法的诊断结果综合判断待测光伏组串是否故障以及具体是哪一故障，通过多种不同的故障诊断算法对待测光伏组串进行综合故障诊断，提高了故障诊断的准确性。
光伏组串故障检测方法装置计算机存储介质

[发明专利]一种机电控制系统的初值预估迭代学习故障诊断算法-CN201610412158.9在审
发明人：陶洪峰;陈大朋 -专利权人：江南大学
申请日： 2016-06-14 - 公布日： 2016-08-17 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种机电控制系统的初值预估迭代学习故障诊断算法。首先建立执行器单元发生故障的机电控制系统模型；构建执行器故障机电控制系统的离散状态空间方程；然后设计迭代学习故障诊断算法；进一步分析故障诊断算法的收敛性和阈值选择条件；最后在迭代学习故障诊断算法中加入初值预估算法，实现对机电控制系统执行器单元的实时故障诊断。其优点是：初值预估迭代学习故障诊断算法可以减小诊断过程中前面离散采样点故障的估计误差对后续离散采样点故障诊断的影响，从而有效减少迭代次数,提高故障诊断效率；故障算法结构简单，不仅可以检测和重构机电控制系统的各类型执行器故障，而且易于工程实现，便于实时在线诊断。
一种机电控制系统初值预估学习故障诊断算法

[发明专利]基于多SINK节点的无线传感器节点故障诊断算法-CN201910152559.9有效
发明人：陈志德;魏甜甜;龚平;郑金花;许力;黄欣沂 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2019-02-28 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本发明公开基于多SINK节点的无线传感器节点故障诊断算法，针对于无法采取移动节点进行故障诊断的情形，提出基于无故障节点的故障诊断算法，首先给出无故障节点的布置算法，实现节点故障诊断的分布式进行，然后提出利用无故障节点对节点做出故障诊断算法本发明大部分节点只需同无故障节点进行一跳通信即可实现故障诊断，有效地减少了能力的消耗。本发明具有较高的故障诊断正确率和较低的传感器能量消耗，符合无线传感器网络故障诊断算法的需求。
基于 sink 节点无线传感器故障诊断算法

[发明专利]电子设备的故障诊断方法和故障诊断装置-CN202210030362.X在审
发明人：谢嵩;王海鑫;杨宏达 -专利权人：青岛经济技术开发区海尔热水器有限公司;海尔智家股份有限公司
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本申请提供一种电子设备的故障诊断方法和故障诊断装置，有利于提高对电子设备的故障诊断效率。该方法包括：基于电子设备的媒体接入控制MAC地址，确定电子设备的设备类型；在电子设备存在故障码的情况下，基于设备类型和故障码，确定目标故障诊断算法和目标运行参数，目标故障诊断算法和目标运行参数与该设备类型和该故障码对应；获取电子设备的目标运行参数的数值；将目标运行参数的数值输入至目标故障诊断算法中，对电子设备进行故障诊断，获得电子设备的故障诊断结果，该目标故障诊断算法是基于与该目标运行参数对应的历史数据训练得到的。
电子设备故障诊断方法装置

[发明专利]电力系统的故障诊断方法、故障诊断装置与电子装置-CN202310556638.2在审
发明人：郭海平;郭琦;卢远宏;郭天宇;张杰;黄立滨;涂亮;胡云;洪泽祺;刘宇嫣;苏明章;伍文聪;陈智豪;胡玉峰;赵艳军 -专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请提供了一种电力系统的故障诊断方法、故障诊断装置与电子装置。该方法包括：对接收的原始数据集进行数据预处理和特征提取，得到目标数据集；基于目标算法确定预设故障诊断模型的模型结构和超参数，以及基于目标数据集对预设故障诊断模型进行训练，得到目标故障诊断模型，目标算法包括以下之一：遗传算法、贝叶斯优化算法，预设故障诊断模型用于对目标电力系统进行故障诊断；将实时接收的目标电力系统的电力系统数据，输入至目标故障诊断模型中，得到目标电力系统的故障诊断结果，解决了现有技术中采用人工经验和离线分析对电力系统进行故障诊断
电力系统故障诊断方法装置电子

[发明专利]一种通风网络故障诊断方法-CN202111478443.8在审
发明人：张浪;张迎辉 -专利权人：煤炭科学技术研究院有限公司;煤炭科学研究总院
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请提出的一种通风网络故障诊断方法，包括：采集通风网络的故障数据集；根据多种机器学习算法分别建立故障诊断模型；多个故障诊断模型分别根据故障数据集设计故障诊断学习算法；多个故障诊断模型分别根据故障数据集进行故障诊断，并得出故障诊断准确率；以故障诊断准确率作为选取指标，选出最优故障诊断模型；应用最优故障诊断模型进行通风网络故障诊断，本申请和现有技术相比所具有的优点是：通过故障数据集选取最优故障诊断模型，提高了故障诊断的准确率
一种通风网络故障诊断方法

[发明专利]变压器故障诊断方法-CN201610837671.2在审
发明人：鄢小虎;王珊珊;向冬冬;文正其;李穆;施磊;任云霄;顾然;张海龙 -专利权人：国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
申请日： 2016-09-21 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变压器故障诊断方法，包括如下步骤1)、收集故障案例，并对案例进行整理归类；2)、建立故障诊断规则库；3)、根据变压器状态进行故障诊断；4)、输出故障诊断结果。本发明基于规则推理的变压器并行故障诊断服务，通过OpenMP对基于规则推理的变压器故障诊断算法进行多核并行加速，采用WebService方式封装该算法，并对外提供服务；实现了不同平台不同语言间的算法调用，接口清晰灵活，故障诊断准确率高，运行时间短，非常适合对各个电压等级的变压器进行故障诊断。
变压器故障诊断方法

[发明专利]一种大功率拖拉机远程故障诊断系统及方法-CN202110179131.0在审
发明人：肖茂华;王伟臣;张权;周俊博;朱烨均;张海军;汪开鑫;周爽;张亨通;耿国盛 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种大功率拖拉机远程故障诊断系统及方法，属于故障诊断技术领域。故障诊断系统包括与拖拉机连接的数据采集模块，数据采集模块利用通信模块与云端服务器连接，云端服务器利用通信模块将数据传递至故障诊断模块，故障诊断模块利用基于BP神经网络的故障诊断模型进行故障诊断，并将最终诊断结果传递至显示模块显示故障诊断模型以BP神经网络为主体，采用了粒子群优化算法对BP神经网络的权值、阈值进行优化，同时采用多种群协同进化算法对粒子群算法进行进一步优化，使多种群之间进行信息共享，防止陷入局部最小值，增强了粒子群算法的全局搜索能力，有效提高了故障诊断模型的诊断精度。
一种大功率拖拉机远程故障诊断系统方法

[发明专利]一种基于AdaBoost算法的卫星故障诊断方法-CN201410471743.7有效
发明人：彭宇;刘大同;贺思捷;庞景月;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-09-16 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种基于AdaBoost算法的卫星故障诊断方法，属于卫星故障诊断技术领域。本发明为了现有的朴素贝叶斯系统的故障诊断方法对数目较少的故障状态诊断能力较弱的问题，提出了一种基于AdaBoost算法的卫星故障诊断方法将集成算法AdaBoost算法合理的应用于现有的朴素贝叶斯故障诊断系统；每次训练后，改变样本的权值，即改变错分样本的事件型特征的数值，提升故障诊断系统对该特征的关注程度；再建立新的状态与事件特征的对应关系矩阵，重新训练分类器，将所训练的分类器集成为新的故障诊断分类器。本发明适用于卫星故障诊断领域。
一种基于 adaboost 算法卫星故障诊断方法

[发明专利]故障根因分析方法和装置、计算机可读存储介质-CN202010156759.4有效
发明人：刘汉生;钱兵;王海宁;陆顺;任宏丹 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： H04L41/0631 文献下载
摘要：本公开涉及一种故障根因分析方法和装置、计算机可读存储介质。该故障根因分析方法包括：基于采集的基站告警工单日志和故障诊断日志的多维特征，构造故障特征向量矩阵和故障诊断结果向量；根据故障特征向量矩阵和故障诊断结果向量，预训练多种基站故障诊断算法模型；根据多种基站故障诊断算法模型的预训练准确率，将多种基站故障诊断算法模型进行融合，生成基站故障诊断融合模型；利用基站故障诊断融合模型，确定线上基站故障工单根因结果。本公开可以实时处置各类告警工单，能有效保证基站故障定位的准确性和时效性。
故障分析方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]基于云平台的燃料电池发动机故障诊断方法-CN201910380586.1有效
发明人：曾祺;黄亮 -专利权人：复变时空（武汉）数据科技有限公司
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云平台的燃料电池发动机故障诊断方法，该诊断方法包括一级故障诊断和二级故障诊断；一、提出分级故障诊断的诊断思路，一级故障诊断是底层的车载终端诊断，终端通过燃料电池发动机常规参数的大小来判断是否发生故障，二级故障诊断是云平台端的算法诊断，提出随机森林和专家系统相结合的故障诊断算法，随机森林是机器学习中常用的分类算法，专家系统则是智能计算机应用程序，二者的有机结合使得故障诊断更加具有逻辑性，提升故障诊断效率；本发明还提出具有自学习功能的故障诊断专家系统，专家系统知识库当中的规则表能够在故障诊断的同时实现自我完善，从而使得故障诊断越来越全面，避免出现诊断的遗漏。
基于平台燃料电池发动机故障诊断方法

[发明专利]一种基于改进蚁狮算法和支持向量机的轴承故障诊断方法-CN201811581450.9有效
发明人：杨大炼;苗晶晶;张帆宇;蒋玲莉;郭帅平;王广斌;姜永正 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进蚁狮算法和支持向量机的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：采集典型故障状态下的振动加速度信号；对采集的信号进行提取，得到典型故障类型的数据样本；基于逃脱机制改进的蚁狮优化算法和支持向量机建立轴承故障诊断模型；将数据样本输入到轴承故障诊断模型中，优化轴承故障诊断模型；根据优化后的轴承故障诊断模型进行轴承故障诊断。本发明通过引入逃脱机制和自适应收敛条件提出了一种改进的EALO算法，以提高算法的寻优性能，并将改进的蚁狮算法与支持向量机相结合实现轴承故障诊断，对于提高滚动轴承故障诊断准确率，保障滚动轴承的安全，稳定运行具有重要的理论意义及实用价值
一种基于改进算法支持向量轴承故障诊断方法

[发明专利]基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法-CN201910754193.2有效
发明人：胡春艳;徐含灵;李伟;韩博;李垚;高猛 -专利权人：中国科学院工程热物理研究所
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，该方法在确定故障诊断阈值时充分考虑了故障诊断过程中的漏报警及虚报警错误，根据传感器测量值特性，结合传感器故障诊断过程中的漏检率及虚警率，构造出关于诊断阈值的代价函数，并采用动态权值自适应粒子群优化算法求取该代价函数以确定最佳故障诊断阈值，保证在故障诊断过程中虚警率及漏检率都尽可能降到最低。本发明的基于粒子群优化算法的传感器故障诊断阈值确定方法，同现有的其他传感器故障诊断阈值确定方法相比，方法算法复杂程度低，算法原理逻辑性强，容易采用计算机计算，计算结果精确可靠，传感器故障诊断效率得到较大提升
基于粒子优化算法传感器故障诊断阈值确定方法

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