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[发明专利]一种基于模糊神经网络的液压系统故障诊断方法-CN202110526659.0在审
发明人：李军;徐启胜;江水;张殷日;梁天;都竞;范文豪 -专利权人：安徽三禾一信息科技有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊神经网络的液压系统故障诊断方法，属于液压机故障诊断领域，通过对液压机的现在与发展的研究，特别是对现代液压机的故障诊断的研究，得出混合智能故障诊断技术已经越来越成为当今液压机诊断技术发展的前沿研究领域之一，通过利用模糊逻辑推理与人工神经网络彼此之间的差异性和互补性，以合理方式融合形成模糊神经网络，优势互补，扬长避短，既有分布式并行处理信息的能力和高度自组织的学习能力，又具备处理不精确、不完全信息的能力，是研究液压机故障诊断的一种有效方法及手段。
一种基于模糊神经网络液压系统故障诊断方法

[发明专利]一种绝缘子故障诊断系统及其方法-CN202210393145.7在审
发明人：程翔;孙丽江;陈杰 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V10/20 文献下载
摘要：本发明属于故障诊断技术领域，具体公开一种绝缘子故障诊断系统及其方法，所述的方法，包括如下步骤：初始化绝缘子故障诊断系统，建立绝缘子目标检测模型和绝缘子故障诊断模型；获取实时的待诊断绝缘子图像并进行预处理，得到实时的预处理后图像；将实时的预处理后图像输入绝缘子目标检测模型进行目标检测，得到待诊断绝缘子目标图像；将待诊断绝缘子目标图像输入绝缘子故障诊断模型，得到绝缘子故障诊断结果。本发明解决了现有技术存在的绝缘子故障诊断模型的泛化能力不强，诊断的精度有限，并且诊断效率低下的问题。
一种绝缘子故障诊断系统及其方法

[发明专利]基于人在回路的智能自学习故障诊断方法-CN201610730461.3有效
发明人：王健;杨露;张桂刚 -专利权人：中科君胜（深圳）智能数据科技发展有限公司
申请日： 2016-08-25 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人在回路的智能自学习故障诊断方法，该方法针对时间序列数据或动态信号，以最优故障特征表单为依据，分别以故障特征提取算法库和故障模式库中的故障诊断判据为支撑，进行故障特征提取和故障诊断；最优故障特征表单和故障诊断判据的更新以人在回路的故障信息反馈为触发条件，采用人工输入核实故障诊断结论：当新故障模式出现时，触发故障自学习算法进行故障模式学习，更新最优故障特征表单；当没有新故障模式出现但诊断结果错误时，也触发故障自学习算法，修改故障诊断判据。本发明能够实现对故障模式的智能自学习，进而不断实现对故障特征和故障判据的自动优化更新，使故障诊断能力在使用过程中得到不断提升。
故障诊断自学习故障模式故障特征判据故障特征提取触发智能算法更新故障信息反馈故障诊断能力时间序列数据故障模式库触发条件动态信号故障判据诊断结果自动优化算法库核实支撑学习

[发明专利]整车远程诊断管理方法、装置、设备及介质-CN202211522894.1在审
发明人：王忠才;廖浩越;赵禹淞;丁福运 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种整车远程诊断管理方法，通过第一主节点，订阅第一故障诊断信息以及基于总线获取第二故障诊断信息，并发布第一故障诊断信息和第二故障诊断信息；基于数据分发服务，通过第二主节点订阅第一主节点发布的第一故障诊断信息和第二故障诊断信息；通过第一主节点或/和第二主节点，将第一主节点或/和第二主节点订阅的第一故障诊断信息和第二故障诊断信息发送至终端设备。本发明结合整车的网络系统，对整车上各种传统故障进行诊断，以及对各种嵌入式控制器硬件、系统、应用的异常进行诊断，完成传统诊断和整车应用的整车完整诊断以及远程PC端和云端的整车诊断管理，提高了对整车故障的诊断的能力
整车远程诊断管理方法装置设备介质

[发明专利]一种基于规则的飞控系统故障诊断方法-CN201810311603.1在审
发明人：陈小平;万鹏;李翔 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-04-09 - 公布日： 2018-09-11 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明属于飞行器故障诊断技术领域，具体涉及一种基于规则的飞控系统故障诊断方法。本发明的采用产生式规则树+框架的知识表示方法表示故障诊断知识，使用图形化规则树建模工具和文本录入工具相结合作为知识的学习机，本发明的方法提高了基于规则的故障诊断方法对复杂知识的表示能力，加快了知识库的构建速度，进而增强了故障诊断性能。
故障诊断飞控系统知识库故障诊断技术产生式规则方法表示复杂知识建模工具文本录入知识表示规则树图形化学习机飞行器构建

[发明专利]一种参数最优的自主学习故障诊断系统-CN201810457999.0在审
发明人：刘兴高;何世明;徐志鹏;张泽银 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-05-14 - 公布日： 2018-10-19 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种参数最优的自主学习故障诊断系统，用于对田纳西伊斯曼过程进行故障诊断，包括数据预处理模块、主成分分析模块、自主学习模块以及群智能算法模块。本发明对田纳西伊斯曼化工过程的重要参数指标进行故障诊断，克服已有的化工故障诊断技术仪表预报精度不高、易受人为因素影响的不足，利用蚁群算法较强的全局搜索能力和局部搜索能力快速寻找到支持向量机的最优参数，提出了一种小样本条件下诊断效果更好的且易得到参数最优的自主学习故障诊断系统
故障诊断系统故障诊断数据预处理模块主成分分析模块故障诊断技术局部搜索能力全局搜索能力小样本条件支持向量机化工过程快速寻找人为因素学习模块蚁群算法智能算法重要参数最优参数学习仪表诊断预报

[发明专利]基于参数自适应VMD的机械故障诊断方法-CN201810259122.0有效
发明人：苗强;张新;刘慧宇;曾小飞;莫贞凌;王剑宇;王磊;张恒 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G01M13/028 文献下载
摘要：本发明涉及机械振动信号处理与故障诊断领域，公开了一种基于参数自适应VMD的机械故障诊断方法，以提高VMD方法在故障诊断中的信号检测能力，实现机械故障的准确诊断。本发明利用加权峭度指标作为适应度函数，通过优化算法自适应获得与待分析信号最佳匹配的VMD分解参数，然后利用最佳VMD分解参数对原始振动信号进行VMD分解，进而实现机械故障特征提取与故障诊断。本发明适用于机械故障诊断。
基于参数自适应 vmd 机械故障诊断方法

[发明专利]一种基于FPGA+DSP的火箭发动机机载故障诊断装置-CN201910688039.X在审
发明人：郭迎清;赵万里;赵占越;杨菁;孙浩;李兆祥 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： F02K9/96 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA+DSP的火箭发动机机载故障诊断装置，采用FPGA与DSP相结合的双处理器协同技术，利用FPGA灵活的配置能力和并行计算能力,来控制模数转换芯片进行火箭发动机传感器数据采集和外部输入指令的录取功能；将数据通过总线传递给DSP，使得DSP中只运行故障诊断算法，减小DSP运行负荷，利用DSP强大的运算能力来进行故障诊断算法的实现。火箭发动机机载故障诊断装置将微处理模块、数据采集模块、电源模块、通信模块、故障显示报警模块和数据存储单元的功能模块全部集成在一块板卡上，留出相应的接口，使得故障诊断装置集成度高且体积小；安全可靠，易于维护及扩展，可用于多种火箭发动机机载故障诊断中。
火箭发动机故障诊断装置故障显示报警模块传感器数据采集故障诊断算法数据采集模块数据存储单元微处理模块并行计算电源模块故障诊断输入指令数据通过双处理器通信模块运算能力运行负荷运行故障转换芯片集成度控制模灵活的体积小总线板卡减小可用算法协同诊断传递外部配置维护

[发明专利]一种适用于无人飞行器电气系统的故障诊断方法-CN201510424112.4有效
发明人：胡欣;刘飞;姚旺;刘文文;王琳娜;曾贵明;梁君;刘洋;刘小军;于海鹏;李智 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2015-07-17 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种适用于无人飞行器电气系统的故障诊断方法，首先建立无人飞行器电气系统故障诊断知识库和故障症状集合，然后取出完整包含所有症状的故障诊断规则和全部故障诊断决策表；将诊断成功次数最多的故障原因作为故障诊断预测结果输出，并对故障原因进行验证，验证通过，则作为最终的诊断结果，用来定位故障模式，完成自主快速动态重构，若验证不通过，则重新选取故障原因；本发明极大地提高了电气系统的可靠性与容错能力，有较好的工程应用价值。
一种适用于无人飞行器电气系统故障诊断方法

[发明专利]基于故障字典的卫星故障诊断方法-CN201510947445.5在审
发明人：周汝志;党建成;周军;韩凤宁;范慧芳;刘扬 -专利权人：上海卫星工程研究所
申请日： 2015-12-16 - 公布日： 2016-05-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于故障字典的卫星故障诊断方法，包括：根据卫星设计知识录入卫星故障字典的诊断知识规则；采用分级方式建立故障字典；将卫星遥测数据由原码数据转换成具有物理意义的数据；根据卫星遥测数据和诊断知识规则进行卫星故障诊断，进行故障字典的存储和维护；根据卫星故障诊断的诊断结果进行显示和报警。本发明增强了经典故障字典表示知识的能力，具有较强的通用性和扩展性。本发明在卫星状态通用化表示方法的基础上，利用故障字典诊断方法进行卫星故障诊断，可建立卫星遥测级、单机级、分系统级、整星级的正常规则字典库及卫星故障预案的故障诊断字典库，本发明还设计了基于故障字典方法的卫星故障诊断系统的框架结构和诊断流程
基于故障字典卫星故障诊断方法

[发明专利]基于RBF神经网络的交流电机故障诊断模型构造方法-CN201310167662.3有效
发明人：李文;赵慧敏;杨鑫华;邓武;李学伟 -专利权人：大连交通大学
申请日： 2013-05-08 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RBF神经网络的交流电机故障诊断模型构造方法，包括以下步骤：建立故障诊断模型；训练故障诊断模型；测试故障诊断模型。由于本发明采用了模块化结构，构成该模型的各模块，即子模型，具有相同的输入个数，故障诊断模型的构造只需将训练好的各子模型的输入端并联连接即可，保证了各子模型之间相互独立。这种连接方式使得故障诊断模型构造简便、灵活。由于本发明故障诊断模型训练只需对子模型进行，因此，大大降低了故障诊断模型训练的难度，为缩短训练时间提供了条件。由于本发明的每一个子模型之间相互独立，故经过训练后的子模型对所学习的特定故障状态更加敏感，这样提高了故障诊断模型的故障识别能力。
基于 rbf 神经网络交流电机故障诊断模型构造方法

[发明专利]一种基于半监督递归特征保留的故障诊断方法-CN202010112814.X在审
发明人：张莉;庞晴晴;王邦军;屈蕴茜;孙涌 -专利权人：苏州大学
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于半监督递归特征保留的故障诊断方法，在半监督学习的过程中，计算特征对于分类的判别能力以及对数据局部结构的保持能力，并以这两项能力为准则递归地筛选具备代表意义的特征，直至筛选得到的特征数量符合要求最终，根据最优特征集合提取待测数据的特征信息，将特征信息作为输入信息输入分类器，以实现故障诊断，从而减少不相关特征对故障诊断的影响，提升故障诊断效率。此外，本申请还提供了一种基于半监督递归特征保留的故障诊断装置、设备及可读存储介质，其技术效果与上述方法的技术效果相对应。
一种基于监督递归特征保留故障诊断方法

[发明专利]一种基于智能芯片技术的飞机发动机故障诊断方法-CN202210823470.2在审
发明人：王翔;郝强;周智喻;贾浩宇;张准;徐冬冬 -专利权人：绍兴羊羽智能芯片有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于智能芯片技术的飞机发动机故障诊断方法。该方法提取发动机原始故障数据，通过数据预处理，提高模型的泛化能力；设计基于深度神经网络的智能故障诊断模型，将自注意力机制与卷积神经网络和LSTM网络进行深度耦合，提高故障诊断准确率；经过反复测试与模型参数调节，得到最优智能故障诊断模型；在FPGA上进行硬件IP核设计，并实现基于循环展开的硬件加速优化设计，提升计算速度；完成芯片后端设计。本申请能为维护人员提供一种故障诊断准确率高、泛化能力强、计算速度快的飞机发动机智能故障诊断芯片，提高发动机的安全性与可靠性，降低维修成本与排故时间。
一种基于智能芯片技术飞机发动机故障诊断方法

[发明专利]一种智能制造设备的在线故障诊断方法及装置-CN201811384124.9在审
发明人：张彩霞;王向东;王新东 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种智能制造设备的在线故障诊断方法及装置，通过采集数控设备的历史数据，获取用于故障诊断的检验阈值，并建立不同故障模式下的故障模式数据库；通过实时采集数控设备的运行数据，并对运行数据进行故障判断和故障模式诊断，从而提高对数控设备在线故障的诊断能力。
数控设备在线故障诊断故障模式运行数据智能制造故障模式诊断故障诊断技术故障判断故障诊断历史数据实时采集在线故障数据库采集诊断检验

[发明专利]一种基于元学习的小样本转辙机故障智能诊断方法-CN202310101907.6在审
发明人：王小敏;赵盼 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于元学习的小样本转辙机故障智能诊断方法，该方法包括：采集并预处理小样本的转辙机动作电流或功率数据；构建以贝叶斯学习算法为训练框架且包括元学习器和基础学习器的小样本转辙机故障诊断模型；利用元训练集训练小样本转辙机故障诊断模型，得到优化的元学习器参数分布；对基础学习器参数进行调整，得到训练好的小样本转辙机故障诊断模型；将待诊断的转辙机动作电流或功率数据输入至训练好的小样本转辙机故障诊断模型，得到故障诊断结果。本发明从小样本模型角度解决了转辙机故障数据少且类别不均衡给故障诊断带来的问题，且具备多种型号转辙机间的迁移诊断能力，为转辙机智能故障诊断提供了一种新的技术方案。
一种基于学习样本转辙机故障智能诊断方法