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[发明专利]一种电机故障诊断结果的表现方法-CN202110299859.7在审
发明人：高雅;朱秦岭;李小鹏 -专利权人：西安工业大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01R31/34 文献下载
摘要：本发明提供一种电机故障诊断结果的表现方法，该方法针对传统的电机故障检测结果是利用总分值或者分布分值评定的方式进行呈现，而无法获取多个不同维度和时间空间特征信息的问题。本发明在分析现场电机常有故障情况的基础上，提出了一种层叠式的电机故障诊断结果表现方式，它以语言的形式，利用深度学习的概念，进行层叠式深入，不同深度过程，学习不同特征信息。该电机故障诊断系统呈现结果中不仅包含对电机本身的一种诊断，同时也是对包含电源、控制器件和电机整体系统的一种综合评价。
一种电机故障诊断结果表现方法

[发明专利]一种基于云的故障诊断分析及报修的微服务方法及系统-CN202210152045.5有效
发明人：张昊;卞粉英 -专利权人：江苏兴教科技有限公司
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于云的故障诊断分析及报修的微服务方法及系统，其中，方法包括：步骤1：获取云数据，基于云数据，确定适宜的故障诊断分析策略；步骤2：采集大学校园中各个教学设备的运行信息；步骤3：基于故障诊断分析策略，对运行信息进行故障诊断分析，获得故障诊断分析结果；步骤4：基于故障诊断分析结果，确定适宜的报修信息，并发送至对应维修人员终端。本发明的基于云的故障诊断分析及报修的微服务方法及系统，基于云数据，制定适宜的故障诊断分析策略，对大学校园中的教学设备进行故障诊断分析，无需人工进行故障诊断分析，降低了人力成本，更提升了故障诊断分析的全面性和效率
一种基于故障诊断分析报修微服方法系统

[发明专利]基于柴油机动态数据监控的故障诊断处置系统-CN202110665634.9在审
发明人：林赫;湛日景;李奔跃;张毅然;石大亮 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：一种基于柴油机动态数据监控的故障诊断处置系统，包括：机载故障诊断子系统和云端故障诊断子系统，机载故障诊断子系统根据各类传感器监测到的柴油机工作参数信息，运用关联规则分类算法同数据库进行比对，得到柴油机的实时故障诊断结果；云端故障诊断子系统根据云诊断模块上传的信息，利用已有的故障模型进行评估并优化故障模型，实现柴油机故障监控和诊断预测。本发明将柴油机机载故障诊断子系统与云端故障诊断子系统结合，保证了柴油机故障诊断结果的可靠性；通过云诊断模块对工作状态下的柴油机进行故障诊断效果的监控，确保了实时故障诊断系统的可靠性；云端利用不断积累更新的柴油机工作状态下的数据所构建的故障诊断模型不断完善
基于柴油机动态数据监控故障诊断处置系统

[发明专利]一种数控机床的故障诊断方法和装置-CN201780094673.X在审
发明人：孙琦;鲁克斯·阿明;符昀华;范顺杰 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2017-09-30 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G05B23/00 文献下载
摘要：涉及工业自动化技术领域，尤其涉及数控机床的故障诊断方法和装置，利用了用户提供的反馈信息，能够提高数控机床故障诊断的效率。在一种数控机床(10)的故障诊断方法，故障诊断装置(40)接收来自一个用户终端(50)的一个用户(60)输入的一个待诊断的故障现象(201)，对待诊断的故障现象(201)进行故障诊断，向用户终端(50)返回一个故障诊断结果(202)，接收来自用户终端(50)的用户(60)对故障诊断结果(202)的反馈(203)，若用户对故障诊断结果(202)的反馈(203)指示故障已被解决，则根据故障诊断结果(202)调整对待诊断的故障现象(201)的诊断策略。
一种数控机床故障诊断方法装置

[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]一种故障诊断功能版本迭代方法、装置、设备及存储介质-CN202310400278.7在审
发明人：王兆麒;姜珊;孙忠刚;张晓谦;王兆麟 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种故障诊断功能版本迭代方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取当前故障诊断功能版本对应的当前故障诊断代码；将当前故障诊断代码与历史故障诊断功能版本对应的历史故障诊断代码进行对比处理，以分别确定底层软件代码和应用诊断代码是否发生变更；在底层软件代码发生变更且应用诊断代码未发生变更的情况下，基于自动剪切脚本执行器，根据历史故障诊断功能版本对应的历史故障诊断代码和当前故障诊断代码，确定目标故障诊断功能版本，以在底层软件代码发生变动且应用诊断代码无变更的情况下自动迭代并确定目标故障诊断功能版本
一种故障诊断功能版本方法装置设备存储介质

[发明专利]用于实现电网故障诊断进行保信数据获取的接口实现方法-CN201911109095.X有效
发明人：田君杨;刘斌;黄超;李海勇;杨彦;蒋连钿 -专利权人：广西电网有限责任公司
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于实现电网故障诊断进行保信数据获取的接口实现方法，涉及主站综合利用各类信息对电力系统故障综合处理领域，包括模型获取、事件获取和波形获取。本发明实现了故障诊断所需数据在不同安全区之间进行交换，异构系统实现电网故障诊断所需数据的获取方法，读取数据库解析模型比通过读取文件解析模型效率高，耗时小。
用于实现电网故障诊断进行数据获取接口方法

[发明专利]一种基于工业云的高可靠的选矿设备故障诊断系统及方法-CN201611152779.4有效
发明人：徐泉;李亚杰;张志强;王良勇;许美容;崔东亮 -专利权人：东北大学
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G05B19/05 文献下载
摘要：一种基于工业云的高可靠的选矿设备故障诊断系统及方法，属于故障诊断技术领域；该系统主要包括：本地服务器中的本地智能模块和云智能模块，云服务器中的模型建立及管理模块和故障诊断模块以及本地监控中心；方法包括：模型建立及管理模块对工业云服务器和本地智能模块的故障诊断模型优化或建立故障诊断模型；本地智能模块利用本地故障诊断模型计算本地诊断结果，故障诊断模块利用最优故障诊断模型计算云诊断结果；本地监控中心显示诊断结果；本发明中云服务器根据不同选矿厂数据建立和评估故障诊断模型，提高了故障诊断率；利用云服务器提高故障诊断效率；对模型约简，保证本地诊断效率；云诊断服务中断时可提供本地诊断服务，保证诊断可靠性。
故障诊断模型智能模块云服务器诊断结果故障诊断模块故障诊断系统故障诊断管理模块监控中心模型建立选矿设备诊断服务高可靠服务器故障诊断技术诊断数据建立选矿厂约简保证中断评估优化

[发明专利]集装箱用制冷装置-CN201580062630.4有效
发明人：藤本祐介;中谷直树;高冈久晃;伊贺纪夫 -专利权人：大金工业株式会社
申请日： 2015-11-27 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： F25B49/02 文献下载
摘要：设置故障诊断部(200)，该故障诊断部(200)用于以多个评价项目依次对构成制冷剂回路(20)的设备和该制冷剂回路(20)的功能做出评价来进行故障诊断。给故障诊断部(200)设置重新开始功能，当故障诊断被中断时，则该故障诊断部(200)从该故障诊断的中途重新开始。
集装箱制冷装置

[发明专利]一种电池储能电站的故障诊断与评估方法-CN201510082695.7有效
发明人：郭光朝;李相俊;惠东;张亮;王立业;贾学翠 -专利权人：国家电网公司;中国电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网山东省电力公司青岛供电公司
申请日： 2015-02-15 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种电池储能电站的故障诊断与评估方法，包括：基于电池、变流装置、配电设备、通信系统的状态信息，分别构建电池故障诊断与评估模型、变流装置故障诊断与评估模型、配电设备故障诊断与评估模型、通信系统故障诊断与评估模型；基于电池、变流装置、配电设备、通信系统的故障诊断与评估模型，对电池储能电站中的电池、变流装置、配电设备、通信系统进行故障诊断和评估；建立电池储能电站故障诊断与评估模型，进行电池储能电站故障诊断与评估。本发明的方法根据电池储能电站的特点，采用分布式诊断与集中诊断相结合的方式，能够快速实现整个储能电站的电池储能电站故障诊断，找出故障点。
一种电池电站故障诊断评估方法

[发明专利]设备故障诊断方法、装置、电子设备以及存储介质-CN202210178941.9在审
发明人：谭杰;王焕杰;刘振杰;白熹微 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种设备故障诊断方法、装置、电子设备以及存储介质，该方法包括：根据目标故障数据确定源域训练数据集以及目标域训练数据集；目标故障数据是与待诊断设备具有相同故障类型以及不同故障模式的设备的故障数据；根据源域训练数据集以及故障诊断训练模型，确定第一模型参数；根据第一模型参数、源域训练数据集、目标域训练数据集、预设模型参数以及故障诊断训练模型确定第二模型参数；根据第二模型参数以及故障诊断训练模型确定故障诊断模型；根据故障诊断模型对待诊断设备进行故障诊断。通过其他设备的故障数据训练待诊断设备的故障诊断模型，实现已有故障数据向待诊断设备的故障诊断模型的知识迁移，提高了训练故障诊断模型的多样性。
设备故障诊断方法装置电子设备以及存储介质

[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]一种基于知识图谱的工业设备故障诊断方法-CN202110995175.0在审
发明人：许方敏;刘晓凯;周温丁;李斌;赵成林 -专利权人：北京邮电大学;北京赛博星通科技有限公司
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于知识图谱的工业设备故障诊断方法，属于工业设备故障诊断技术领域。本发明包括：从设备故障历史维修记录和设备故障维修保养使用手册的电子数据中抽取故障设备、故障现象、原因和解决办法等实体及实体间关系，构建三元组数据；对三元组数据合并和删除后，根据设备零部件间的物理连接关系及实体间关系构建设备的故障维修知识图谱；根据新故障的日志更新实体及实体关系；根据输入的故障现象、采集的传感器数据，利用图谱及AI深度学习分类判别模型综合判断故障原因，并输出关联的实体信息。本发明实现对设备故障诊断的辅助分析，提高了工业设备故障诊断的准确率和效率，并减少了工作人员频繁重复的故障分析工作。
一种基于知识图谱工业设备故障诊断方法

[发明专利]一种基于深度学习的电力变压器故障诊断方法-CN202211260761.1在审
发明人：杨沛豪;孙钢虎;王中伟;兀鹏越;邓仕斌;武晓辉;陈予伦;毕诗才;迟永政 -专利权人：西安热工研究院有限公司;华能威海发电有限责任公司
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提出的基于深度学习的电力变压器故障诊断方法、装置及存储介质中，获取电力变压器的故障样本数据集，对故障样本数据集进行预处理，得到用于训练的训练数据集，构建基于CNN的预设故障诊断模型，通过训练数据集对预设故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型，优化训练后的故障诊断模型的超参数，得到目标故障诊断模型，获取待分析的数据，通过目标故障诊断模型对待分析的数据进行分析，输出待分析的数据对应的故障诊断结果。本申请中的故障诊断模型不需要提取样本特征，可以直接对样本进行故障诊断，同时本申请优化了训练后的故障诊断模型的超参数，提高了故障诊断模型分析的准确度。
一种基于深度学习电力变压器故障诊断方法

[发明专利]基于深度神经网络的风电机组齿轮箱故障监测方法及系统-CN202211031754.4在审
发明人：王迪;张晓辉;李冲;苏人奇;水龙;忻一豪;王加远 -专利权人：华能（浙江）能源开发有限公司清洁能源分公司;西安热工研究院有限公司
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： F03D17/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度神经网络的风电机组齿轮箱故障监测方法，包括如下步骤：先获取风电机组齿轮箱的数据信息，并进行处理；然后建立基于深度神经网络的故障诊断模型；其次将处理后的数据信息输入所述故障诊断模型，由故障诊断模型诊断待测风电机组齿轮箱的工况类型；最后监视风电机组齿轮箱的工况类型，并在判断为故障状态时触发警报。本发明通过获取风电机组齿轮箱的多种数据信息，并引入深度学习技术，建立了深度神经网络模型，综合提取了风电机组齿轮箱的故障信号中的特征，基于此对风电机组齿轮箱的工况进行识别，达到自动提取风电机组齿轮箱正常工况与故障工况的特征，相较于采用人工定义的特征，该方法能得到更高的故障诊断正确率。
基于深度神经网络机组齿轮箱故障监测方法系统