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[发明专利]一种故障诊断方法及装置-CN201711466261.2在审
发明人：孙振航;吴俊;叶浩楠;包德伟 -专利权人：北京华为数字技术有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：一种故障诊断方法及装置，以解决现有技术中故障诊断效率低以及故障诊断结果准确性地的问题。所述方法包括：网管服务器根据存储的至少一条对应关系，建立至少一个故障诊断命令树，将建立的至少一个故障诊断命令树、存储的所述至少一条对应关系发送到所述网管服务器管理的设备；其中，每条对应关系包括故障诊断命令、该故障诊断命令运行需要的输入参数、该故障诊断命令运行后的输出参数、以及该故障诊断命令的运行结果所标识的故障诊断依据；每个故障诊断命令树中，最顶层故障诊断命令运行不需要输入参数的命令或输入参数为设定值的命令、且相邻两层故障诊断命令中下一级故障诊断命令运行需要的输入参数为上一级故障诊断命令运行后的输出参数。
故障诊断命令输入参数故障诊断网管服务器输出参数存储故障诊断结果故障诊断依据运行结果最顶层两层管理

[发明专利]一种基于神经网络的变桨系统故障预测方法-CN202110656862.X在审
发明人：鲁胜;余泳;倪维东;王云涛;李桂民;王永锋;蔡晓峰;邓华 -专利权人：国电南京自动化股份有限公司
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的变桨系统故障预测方法，包括，利用数据采集与监视控制系统采集变桨系统的运行数据，并对所述运行数据进行数据预处理；将所述经预处理后的运行数据划分为训练集和测试集，利用所述训练集构建过程记忆矩阵；结合所述过程记忆矩阵构建初始变桨距故障诊断模型，并利用所述测试集对变桨距故障诊断模型进行训练；直至训练次数达到设定的训练迭代次数时停止训练，进而获得变桨距故障诊断模型；将所述变桨系统的运行数据输入至所述变桨距故障诊断模型，通过所述变桨距故障诊断模型输出变桨系统的故障诊断结果。本发明能准确地识别变桨系统的故障，且具有较强的抗干扰能力。
一种基于神经网络系统故障预测方法

[发明专利]一种基于图像结构相似度的故障诊断模型性能评价方法-CN202210140289.1在审
发明人：胡宇;孟臻 -专利权人：南京凯亚思智能科技有限公司
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于图像结构相似度的故障诊断模型性能评价方法，属于故障识别领域。该方法适用于基于特征聚类的故障诊断模型，将图像轮廓相似度作为故障诊断模型性能的评价指标。该方法将随机改变故障分类结果的类内元素数量。将变化前后的类利用狄利克雷镶嵌图方法分别转化为泰森图；基于图像边缘检测技术与小波描述子方法，提取并计算两个泰森图的边界及小波描述子；基于泰森图的亮度相似度、对比度相似度及边界相似度三个计算块，构建泰森图的结构相似度计算模型，相似度值表征故障诊断模型的性能该方法使用前不需要预知故障诊断模型的参数，速度快、准确性高，实现了故障诊断模型性能评价方法的泛化能力。
一种基于图像结构相似故障诊断模型性能评价方法

[发明专利]一种列车安全运行综合监控系统、方法以及故障诊断仪-CN201910917718.X在审
发明人：张大为;卫俊杰;罗帮 -专利权人：北京唐智科技发展有限公司
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： B61L15/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种列车安全运行综合监控系统、方法以及故障诊断仪，列车安全运行综合监控系统通过信号采集装置采集列车各个监控对象的监测信号，通过第一故障诊断子系统根据监测信号进行独立的故障诊断，得到第一故障诊断信息，通过车辆级主机平台收集各个第一故障诊断子系统的第一故障诊断信息进行故障关联诊断，得到第一故障关联诊断信息，通过第二故障诊断子系统根据监测信号进行故障诊断，得到第二故障诊断信息，通过列车级主机平台收集各个第二故障诊断子系统的第二故障诊断信息进行故障关联诊断，得到第二故障关联诊断信息，列车级主机平台保存所有车辆级主机平台的第一故障关联诊断信息，从而得到全列列车的故障关联诊断信息。
故障诊断子系统故障诊断信息诊断信息主机平台关联监测信号列车列车安全运行综合监控系统故障诊断信号采集装置故障诊断仪诊断监控对象采集保存申请

[发明专利]一种汽车故障诊断教学系统及方法-CN202110752957.1在审
发明人：华东旭 -专利权人：上海乐意修科技有限公司
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽车故障诊断教学系统及方法，包括汽车故障诊断教学终端、汽车故障诊断知识共享平台和联网诊断终端；所述汽车故障诊断教学终端包括具备联网功能的移动终端、基于教学终端的网络通信模块以及教学显示硬件；所述汽车故障诊断教学终端通过http/https/MQTT协议与汽车故障诊断知识共享平台进行交互，本发明中，通过汽车故障诊断教学终端、联网诊断终端和汽车故障诊断知识共享平台的交互，提高了车辆故障诊断的效率，提升了车辆故障诊断的准确性，实时更新故障诊断案例，学习最新的诊断方法，能够有效诊断各种车辆故障，使用方便。
一种汽车故障诊断教学系统方法

[发明专利]一种IEC61850标准下的智能变电站故障诊断方法-CN201610963005.3在审
发明人：彭熹;梁勇超;潘飞来;李龙;罗志平;谢培元;崔卓;侯备;贺若犇;业娅 -专利权人：国家电网公司;国网湖南省电力公司;国网湖南省电力公司检修公司
申请日： 2016-11-04 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种IEC61850标准下的智能变电站故障诊断方法，实施步骤包括通过智能变电站的功能配置模型获得智能变电站的静态信息，通过智能变电站的报文获取智能变电站的动态信息，将获得的静态信息、动态信息输入训练好的基于深度学习网络的故障诊断模型中，输出智能变电站的故障诊断结果，检测故障诊断结果，如果故障诊断结果为智能变电站发生故障，则根据故障类型分类进行故障录波，并输出控制信息修复智能变电站的故障状态。本发明学习能力强、故障检测准确度高、抗噪性能好、检测速度快，尤其适用于非线性问题求解，用于模式识别和分类有很大的优越性。
一种 iec61850 标准智能变电站故障诊断方法

[发明专利]一种光伏阵列的故障诊断方法、装置、设备及存储介质-CN202310245388.0在审
发明人：王尊;王亚顺;杨建卫;曹晟磊;穆啸天;刘睿晨;钱亮;李宇豪 -专利权人：中电华创电力技术研究有限公司;中电华创（苏州）电力技术研究有限公司
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏阵列的故障诊断方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：根据故障特征变量采集故障诊断数据；将故障诊断数据输入训练好的故障诊断模型，故障诊断模型的输出为故障诊断结果。本发明提供的光伏阵列的故障诊断方法，建立并训练了优化的故障诊断模型，利用优化模型实现了对光伏阵列故障的精确诊断。
一种阵列故障诊断方法装置设备存储介质

[发明专利]基于隐式数据增强的小样本机械故障诊断方法及装置-CN202211578008.7在审
发明人：戴光明;张磊;彭雷;王茂才;宋志明;陈晓宇 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于隐式数据增强的小样本机械故障诊断方法及装置，包括：采集原始振动信号并进行数据预处理，搭建智能故障诊断模型，其包括基于残差模块的主干诊断网络，在此基础上引入生成对抗网络的思想，设计隐式增强网络，通过对抗训练，隐式增强网络生成的假数据不断输入到主干诊断网络，起到数据增强的作用，使得主干诊断网络在小样本条件下避免陷入过拟合，进而提高主干网络的故障诊断能力，达到高精度故障诊断效果，且具有较好的鲁棒性与实用性
基于数据增强样本机械故障诊断方法装置

[发明专利]服务机器人运动系统云端故障诊断系统及方法-CN201811325909.9有效
发明人：周风余;郭仁和;袁宪锋;万方;沈冬冬;王淑倩 -专利权人：山东大学
申请日： 2018-11-08 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： B25J19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种服务机器人运动系统云端故障诊断系统及方法，包括：传感器模块、机器人控制器和机器人故障诊断云端；所述传感器模块实时采集机器人运动数据；所述机器人控制器被配置为接收传感器模块采集的数据，对数据进行汇总并通过网络传输至机器人故障诊断云端；所述机器人故障诊断云端被配置为根据接收到的数据进行机器人故障诊断，并将诊断结果反馈至机器人控制器。采用速度编码器以及惯性测量单元数据进行融合，通过深度学习模型进行故障建模，并将模型部署于运算能力强的云端服务器，具有诊断实时性高、模型鲁棒性高、实用性较强的优点。
服务机器人运动系统云端故障诊断方法

[发明专利]一种基于递归元学习的航天器故障诊断方法-CN202310509948.9在审
发明人：魏才盛;郭鹏飞;殷泽阳;陈琪锋 -专利权人：中南大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06N3/0985 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于递归元学习的航天器故障诊断方法，包括如下步骤：训练LSTM神经网络模型；划分递归元学习的数据集；训练快速适应的递归元学习模型；通过训练好的递归元学习模型预测航天器故障。本发明提供的基于递归元学习的航天器故障诊断方法，相比于传统LSTM神经网络，在适应新故障诊断任务开始时刻，均方误差明显降低，且能更快训练至收敛，提升了在轨航天器故障诊断模型泛化能力，同时提高了样本数据稀缺条件下故障诊断的准确率
一种基于递归学习航天器故障诊断方法

[发明专利]一种基于BASO—SVM的汽轮机振动故障诊断方法-CN202010912387.3在审
发明人：孙道万;蒋斌;傅望安;李来春;茅大钧;冀平 -专利权人：华能国际电力股份有限公司玉环电厂;上海电力大学
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G01M15/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于BASO—SVM的汽轮机振动故障诊断方法，包括以下步骤：1)将汽轮机机组的各振动故障类型与发生故障时的参数集作为训练样本，该训练样本中包括多种故障类型对应的多个故障样本，每份故障样本中包含多种汽轮机参数；2)构建汽轮机振动故障诊断模型，并利用训练样本进行训练；3)采用BASO算法对汽轮机振动故障诊断模型中支持向量机的参数进行优化；4)根据参数优化后的汽轮机振动故障诊断模型实现汽轮机的振动故障类型诊断。与现有技术相比，本发明具有准确率高、化能力较好、鲁棒性强等优点。
一种基于 baso svm 汽轮机振动故障诊断方法

[发明专利]一种基于DSECJAN的智能故障诊断方法-CN202210225165.3在审
发明人：何志伟;刘才明;郑骁蓉;董哲康;高明煜 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DSECJAN的智能故障诊断方法，该方法由卷积神经网络特征提取模块、挤压和激励模块、故障分类模块、联合域适应模块组成，用于设备智能跨域故障诊断。构建一维卷积神经网络特征提取模块，然后通过挤压和激励模块对通道特征进行自适应增强或抑制，利用联合域适应对齐源域和目标域输入特征和输出标签联合分布，以实现故障智能诊断。该模型能够自适应增强对跨域诊断较重要的通道特征，并抑制一些对学习任务无效的信息。显著提高了设备故障诊断模型在目标域上的诊断准确率，解决了深度学习智能故障诊断算法在目标域上泛化能力不强的问题。
一种基于 dsecjan 智能故障诊断方法

[发明专利]基于故障机理和统计模型在线学习的设备故障诊断方法-CN201810424763.7有效
发明人：马波;蔡伟东;赵大力;高金吉;江志农 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于故障机理和统计模型在线学习的机械设备故障诊断方法，属于机械设备故障诊断领域，具体步骤为：(1)基于工况特性与实时状态监测数据构建健康数据生成模型；(2)基于故障机理和健康数据生成模型构建诊断模型；(3)判别设备可能发生的故障类型；(4)确定设备发生的各类型故障概率。本方法将设备故障机理和实时运行数据相结合，构建针对具体一台设备的故障诊断模型，有效解决了现有方法中模型学习故障案例数据不足，模型泛化能力差的问题。
基于故障机理统计模型在线学习设备故障诊断方法

[发明专利]一种滚动轴承故障诊断方法-CN201710107655.2在审
发明人：朱忠奎;曹世杰;尤伟;沈长青;刘承建;黄伟国 -专利权人：苏州大学
申请日： 2017-02-27 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种滚动轴承故障诊断方法，其利用卷积神经网络理论的学习算法完成故障诊断所需的特征提取任务，可以不依赖人工选择，由简单到复杂、由低级到高级自动地提取输入数据的本质特征，并能自动挖掘出隐藏在已知数据中的丰富信息；此外，采用了支持向量回归方法对测试样本进行分类识别，支持向量回归具有强大的泛化能力，对未知的新样本进行识别具有更好的精度，采用支持向量回归作为分类器对样本进行分类识别，可以克服深度学习默认的分类器泛化能力一般的缺点本发明能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和有效性，为解决滚动轴承故障诊断问题提供一种新的有效途径，可广泛应用于化工、冶金、电力、航空等领域的复杂机械系统故障诊断中。
一种滚动轴承故障诊断方法

[发明专利]一种智能网管安全型监控故障诊断系统-CN202210932274.9有效
发明人：郑文苑 -专利权人：北京顺圆和合科技有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能网管安全型监控故障诊断系统，包括故障诊断系统，故障诊断系统包括维护检修平台、远程信息管理服务器、故障诊断平台和若干个故障诊断设备，若干个故障诊断设备均通过导线与故障诊断平台连接，远程信息管理服务器通过网线与维护检修平台连接，若干个故障诊断设备均包括信号故障诊断器、外观故障诊断器、实时运作故障诊断器、安防故障诊断器、故障处理模块、预测模块和报警模块，本发明多个故障诊断设备安装在监控设备一侧，分别对多个监控设备进行信号、外观、实时运作、安防监测，便于维护检修人员根据诊断内容对监控设备及时进行维护检修时，提高了监控设备的维护效率。
一种智能网管安全监控故障诊断系统

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