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[发明专利]基于深度森林的飞行器故障诊断方法和系统-CN202110980186.1在审
发明人：宋佳;尚维泽;艾绍洁;赵凯;罗雨歇 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度森林的飞行器故障诊断方法和系统，包括：获取目标飞行器的传感器数据；目标飞行器为待诊断故障飞行器；对传感器数据进行小波包分解，得到传感器数据的能量特征数据；将能量特征数据代入到训练之后的基于深度森林的故障诊断模型，得到故障诊断结果。本发明缓解了现有技术中存在的随机森林算法的泛化能力不足的技术问题。
基于深度森林飞行器故障诊断方法系统

[发明专利]一种故障诊断信号指示装置-CN202211129340.5有效
发明人：黄钧 -专利权人：北京紫光芯能科技有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本申请公开了一种故障诊断信号指示装置。该装置包括：故障诊断模块，多路复用器模块和安全信号收发模块；故障诊断模块分别与多路复用器模块以及安全信号收发模块通信连接；多路复用器模块与安全信号收发模块通信连接；故障诊断模块用于接收故障诊断指令并进行故障诊断，和将故障诊断结果发送至多路复用器，并将故障诊断结果对应的故障地址发送至安全信号收发模块；多路复用器模块用于接收故障诊断模块发送的故障诊断结果，并将故障诊断结果发送至安全信号收发模块；安全信号收发模块用于接收多路复用器模块发送的故障诊断结果，并接收故障诊断模块发送的故障地址，且用于向CPU发送故障信号消息。如此，提高了故障信号消息的信息丰富度和可靠性。
一种故障诊断信号指示装置

[发明专利]一种基于ANOVA-IWOA-SVM混合模型的变压器故障诊断方法-CN202310630644.8在审
发明人：苟家萁;杨鹏;徐长福;曹铁山;刘国建;肖骏逸;王福生;王春又 -专利权人：中国长江电力股份有限公司
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于ANOVA‑IWOA‑SVM混合模型的变压器故障诊断方法，通过判断电力变压器的故障类型对电力系统的能源互联发挥着重要作用；首先利用ANOVA在诊断准确率最高的前提下，完成对DGA特征数据集的筛选，作为后续诊断模型的输入；其次利用IWOA优化算法对SVM内部惩罚参数C、核参数宽度进行寻优处理；最后利用构建好的IWOA‑SVM变压器故障诊断模型，对测试集数据进行故障诊断，并结合模型评价指标进行综合评价；本发明提出的方法可以显著提升变压器故障诊断的精度，泛化能力更强，为运维人员检修提供借鉴。
一种基于 anova iwoa svm 混合模型变压器故障诊断方法

[发明专利]基于深度神经网络的电力系统故障诊断信息融合方法及装置-CN202011102508.4有效
发明人：宁剑;任怡睿;林济铿;闪鑫;李雷;王波;李俊 -专利权人：国家电网公司华北分部;同济大学;国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的电力系统故障诊断信息融合方法及装置，方法包括：获取待诊断设备的特征信息，基于三种故障诊断子模型，计算得到三个故障诊断子模型的故障诊断结果；所述三种故障诊断子模型为基于人工神经网络的故障诊断模型、基于贝叶斯网络的故障诊断模型和基于专家系统的故障诊断模型；根据三个故障诊断子模型的故障诊断结果，基于预先深度神经网络训练构成的融合神经网络模型，计算得到最终故障诊断结果。本发明的电力系统故障诊断信息融合方法，可以结合现有模型的优势，实现诊断准确率和诊断精度的提高；本发明具有很好的应用前景。
基于深度神经网络电力系统故障诊断信息融合方法装置

[发明专利]一种三相异步电机故障诊断方法及计算机可读介质-CN202111487994.0在审
发明人：王超群;胡江;李彬彬;焦斌;程鹏宇 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种三相异步电机故障诊断方法及计算机可读介质，其中电机故障诊断方法包括：获取电机振动信号数据，并对数据进行数据增强处理；搭建胶囊网络模型，该模型包括依次相连的一维卷积层、设有多层次结构的卷积层、残差层、Concat层和数字胶囊层；对搭建的胶囊网络模型进行训练；使用训练好的胶囊网络模型对获取的电机振动信号进行故障诊断，输出故障诊断结果。与现有技术相比，本发明具有鲁棒性好、泛化能力强等优点。
一种三相异步电机故障诊断方法计算机可读介质

[发明专利]一种基于D-S证据理论的配电网故障定位方法-CN201510358632.X有效
发明人：高湛军;彭正良 -专利权人：山东大学
申请日： 2015-06-25 - 公布日： 2015-09-23 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于D-S证据理论的配电网故障定位方法，包括：先建立配电网拓扑模型，由得到的FTU故障报警信息、配电网变压器异常报警信息和用户电话投诉信息分别对配电网进行拓扑搜索，得到三个故障区域。建立故障诊断的识别框架，用D-S证据理论对三个故障区域的信息进行融合，最后由判别准则得到诊断结果。本方法不仅在信息完备准确的情况下能准确诊断故障位置，而且在信息缺失，报警装置不完备，装置误动的情况下仍能有效诊断出故障位置，具有很强的容错性和在信息不健全情况下诊断故障的能力，提高了故障诊断结果的准确性本发明不仅可用于配电网的故障诊断，也可用于其他设备或系统的故障诊断，从而提高它们的运行可靠性。
一种基于证据理论配电网故障定位方法

[发明专利]基于边缘计算的智能运维管控方法及相关设备-CN202210890837.2在审
发明人：史和平;白波 -专利权人：上海嘉成智慧轨道交通发展有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：其中方法，包括：通过物联网网关采集物联网产品的数据，数据包括参数数据；根据预设的特征库和特征触发条件，对参数数据进行特征运算，计算得到特征数据集；根据预设的故障预警模型和预警触发条件，对特征数据集进行预警计算，得到预警结果数据；将预警结果数据输入至预设的故障诊断模型，得到故障诊断结果，故障诊断结果包括故障部件和故障原因。本发明可实现对物联网产品采集数据，用户诊断分析能力的快速导入运行，支持用户自定义分析功能。支持设备或系统的故障预测、故障诊断和健康评估等智慧运维功能。
基于边缘计算智能运维管控方法相关设备

[发明专利]一种电动汽车动力电池故障诊断方法、系统、设备及介质-CN202310154052.3在审
发明人：周娟;吴宗欢;王澎;王彦骄;吴二东 -专利权人：中国计量大学;中国汽车工程研究院股份有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种电动汽车动力电池故障诊断方法、系统、设备及介质，涉及电池故障诊断领域，所述方法，包括：获取目标电池的电池参数；将目标电池的电池参数分别输入多个故障诊断模型中，得到目标电池的多个故障诊断结果；根据多个故障诊断结果，确定各个故障诊断模型输出的目标电池的故障类型的投票因子；确定各个故障诊断模型的决策权值；根据采用测试集对各个故障诊断模型进行测试得到的各种故障类型的投票因子，确定决策阈值；基于各个故障诊断模型输出的目标电池的故障类型的投票因子、各个故障诊断模型的决策权值和决策阈值，从多个故障诊断结果中选取目标电池最终的故障诊断结果。本发明能提高电动汽车动力电池的故障诊断准确率。
一种电动汽车动力电池故障诊断方法系统设备介质

[发明专利]一种基于深度学习与知识图谱的设备故障智能诊断方法-CN202110249462.7在审
发明人：柳海莹;严丽 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习与知识图谱的设备故障智能诊断方法，属于设备故障诊断领域。该方法包括如下步骤：1、通过设备传感器获得设备运转实时振动数据，进行数据预处理；2、通过CNN与GRU以及Attention机制的结合使用构建深度学习模型，通过训练，构建出设备故障诊断深度学习模型，实现故障类型result的判断；3、通过Protege建模工具构建设备故障本体模型，丰富故障本体模型中的实例，构建出设备故障图谱。通过Cypher语句将图谱导入到图数据库Neo4j中，实现图谱可视化；4、构造result与知识库中实例的映射表，以实例作为查询条件查询出故障现象相关信息。本发明可以解决传统故障诊断方法存在的特征提取能力不足，诊断效率不高以及故障诊断结果单一的问题。
一种基于深度学习知识图谱设备故障智能诊断方法

[发明专利]基于多算法的滚动轴承故障诊断方法、装置、设备及介质-CN202211388119.1在审
发明人：王晓佳;华彤;薛子睿;毕缘媛;张双标;徐晟;朱克毓;刘军航 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多算法的滚动轴承故障诊断方法、装置、设备及介质，涉及机械故障诊断技术领域，该方法包括：获取不同负载下未知故障类型的目标滚动轴承振动信号并进行处理，得到目标滚动轴承振动信号的二维立体频谱图；将二维立体频谱图输入至滚动轴承故障诊断模型中，得到目标滚动轴承的故障诊断数据；其中，滚动轴承故障诊断模型包括输入模块、隐含模块和输出模块；隐含模块包括依次连接的改进的卷积层、改进的池化层以及全连接层；本发明能够更好地适应复杂多变的工业场景，具有更高的诊断精度和较强的泛化能力。
基于算法滚动轴承故障诊断方法装置设备介质

[发明专利]一种制冷设备运行状态故障诊断方法-CN202211269079.9有效
发明人：向志锋 -专利权人：图林科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明公开一种制冷设备运行状态故障诊断方法，涉及数据识别及故障处理技术领域，解决的技术问题是制冷设备运行状态故障诊断，本发明包括以下步骤：一、通过数据采集模块采集制冷设备运行状态数据信息，并将采集到的数据信息通过基于优先级通信协议的数据通信模块实现数据信息传递，所述数据采集模块为基于Clara算法模型的数据采集模块；二、通过数据分类模型对采集到的数据信息进行信息分类，基于改进型神经网络模型对分类后的数据信息进行学习性故障诊断；三、诊断出的数据信息动态显示。本发明能够根据制冷设备运行状态输出的数据信息进行分析，实现制冷设备运行状态故障诊断，大大提高了运行状态故障诊断能力。
一种制冷设备运行状态故障诊断方法

[发明专利]作业机械故障诊断方法和系统-CN202110552911.5在审
发明人：王威;倪伟;孙鸿远 -专利权人：三一重机有限公司
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明提供一种作业机械故障诊断方法和系统，该方法应用于终端，该方法包括：接收第一输入；响应于所述第一输入，显示故障诊断界面；获取故障信息；基于所述故障信息，在所述显示故障诊断界面显示故障诊断结果。本发明提供的故障诊断方法通过获取到作业机械的故障信息，基于故障信息，生成故障诊断结果，快速准确地对作业机械的故障进行诊断，在故障显示界面显示故障诊断结果，为故障诊断和维修提供指导，提高作业机械的维修效率
作业机械故障诊断方法系统

[发明专利]网络故障诊断方法、装置和存储介质-CN202111182251.2在审
发明人：张亚博 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-10-11 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： H04L41/0631 文献下载
摘要：公开了一种网络故障诊断方法、装置和存储介质，属于网络技术领域。在该方法中，控制器接收各网络设备发送的第一消息，并根据所述第一消息包括的至少一组时域关联参数确定一组异常事件之间的因果关系。可以降低网络故障诊断对控制器计算能力的要求和网络故障诊断对网络资源的消耗，并缩短控制器执行网络故障诊断的过程，提高故障诊断的效率。
网络故障诊断方法装置存储介质

[发明专利]一种高噪声下列车轮对轴承智能诊断的对比胶囊网络方法-CN202210954538.0在审
发明人：刘治汶;郝亮;唐蕙;赵锐东 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：该发明公开了一种高噪声下列车轮对轴承智能诊断的对比胶囊网络方法，涉及列车轮对轴承智能故障诊断领域。本发明提出的故障诊断方法，克服网络表达能力不佳、改善高噪声故障信息提取困难的问题，基于对比胶囊网络的胶囊网络可以在高噪声下对特征进行过滤和筛选，提取更加能反映数据本质的特征，从而提高模型的故障识别准确率可针对高噪声对列车轮对轴承进行故障诊断，可实现数据采集到轴承健康状态类别的“端到端”的智能故障诊断；相较于传统的深度学习方法，本方法结合对比学习和两阶段训练模型的策略，使得本发明可以实现在高噪声下获得较高的列车轮对轴承诊断精度
一种噪声列车轮对轴承智能诊断对比胶囊网络方法

[发明专利]基于振动监测的风力发电机组故障自动诊断方法-CN201010185856.2无效
发明人：颜文俊;郭艳平;王超;包哲静;郑军;孟濬 -专利权人：浙江大学
申请日： 2010-05-28 - 公布日： 2010-10-13 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于振动监测的风力发电机组故障自动诊断方法，通过加速度传感器采集原始振动信号，前置通信子系统完成数据存储和上传，中央监控服务器接收数据并存储于数据库。该方法还需在数据库中建立故障特征频率库，作为故障诊断的依据。本发明的方法可自动实现风力发电机组关键零部件故障预警和故障诊断，通过不断更新故障特征频率库来实现该方法的自学习能力，从而不断完善故障诊断功能。
基于振动监测风力发电机组故障自动诊断方法