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[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]电机主从混沌同步控制方法及系统-CN202110700441.2在审
发明人：胡德霖;胡醇;杨益飞;陈仁治;杨支峰;杨燕萍;张苑;陈凤亚 -专利权人：苏州电器科学研究院股份有限公司
申请日： 2021-06-23 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： H02P7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种电机主从混沌同步控制方法，包括：构建电机的主从混沌同步控制模型，主从混沌同步控制模型包括主单元和从单元；定义动态误差系数以使从单元追踪主单元实现自我同步的动态误差，并根据动态误差系数构建动态误差模型；定义分数阶，从单元利用分数阶构建自我同步误差模型；将自我同步误差模型用于电机故障诊断，提取电机的状态特征绘制其动态误差轨迹，根据动态误差轨迹诊断电机的故障信息。本发明主从混沌同步控制模型中的从单元利用分数阶构建自我同步误差模型，利用自我同步误差模型绘制其动态误差轨迹，根据动态误差轨迹诊断电机的故障信息，其具有故障诊断时间短以及诊断准确率高的优点，易于推广应用。
电机主从混沌同步控制方法系统

[发明专利]一种智能控制器的自我诊断系统及自我诊断方法-CN201610776442.4有效
发明人：王涛卫;韩继斌;赵成龙;渠笑纳;陈莉;陈超 -专利权人：山推工程机械股份有限公司
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开一种智能控制器的自我诊断系统及自我诊断方法，涉及故障诊断技术领域。智能控制器的自我诊断系统，包括用于检测智能控制器自身故障的自我诊断模块以及显示模块、操作模块，所述显示模块与自我诊断模块连接，用于接收自我诊断模块的检测结果并将检测结果进行显示，所述操作模块用于控制自我诊断模块的诊断状态和显示模块的显示页面同时还提供一种智能控制器的自我诊断方法。本发明能够实现智能控制器的自我诊断，便于操作者直接切入故障点，快速有效的排解故障，既提高了使用维修人员的工作效率，又提升了智能控制器的智能化水平。
一种智能控制器自我诊断系统方法

[发明专利]全功率变流器的故障诊断方法和平台-CN202010401975.0有效
发明人：杨嘉伟;唐健;丁理杰;王多平;田军;陈刚;滕予非;邓晓峰;何文辉;王亮 -专利权人：中国东方电气集团有限公司;国网四川省电力公司电力科学研究院
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种全功率变流器的故障诊断方法和平台，该平台进行诊断的步骤为：首先，通过RTDS实时仿真装置获得全功率变流器在各种故障条件下的离线样本数据，再对获得的离线样本数据进行处理，基于神经网络利用处理后的数据构建全功率变流器故障诊断模型；具体再将实时采集的全功率变流器的实际运行数据，基于全功率变流器故障诊断模型进行比对诊断，在线确定全功率变流器的故障模式；本发明可以形成故障样本数据库并建立故障诊断模型，能快速准确的对故障进行定位与诊断；同时，故障样本数据库可以根据实时数据进行更新，重新优化故障诊断模型，具有自我完善升级的功能。
功率变流器故障诊断方法平台

[发明专利]变工况故障诊断方法、系统、存储介质及设备-CN202110402497.X有效
发明人：安增辉;曹婧;杨蕊 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供了变工况故障诊断方法、系统、存储介质及设备。包括以下步骤：获取工况改变前后的振动数据作为源域样本和目标域样本，建立故障诊断模型；随机选择M个目标域样本输入故障诊断模型中，获取目标域批训练样本；随机选择M个目标域批训练样本与目标域样本输入故障诊断模型中，计算损失函数；基于损失函数训练故障诊断模型，完成故障诊断模型的训练；利用训练完成的模型得出输入样本的故障类型。基于自我学习的思想，以模型自身判断为学习前提，以卷积神经网络为基本框架，通过损失函数引导训练，不断循环迭代来提高模型对于目标工况样本诊断的准确率，从而能够实现变工况状态且样本类别比例不平衡情况下的故障诊断
工况故障诊断方法系统存储介质设备

[发明专利]一种分层故障诊断模型及方法-CN201910347493.9有效
发明人：常相茂;苏善婷 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明属于机器学习与故障诊断技术领域，涉及一种分层故障诊断模型及方法，诊断模型分为三层：（1）本地监测层：负责发现故障并及时上报给故障分类层；（2）故障分类层:负责对故障进行分类并识别未知故障；（3）决策层:负责整个系统知识的自我学习和更新。该发明可以在保障检测精度的前提下大幅减少数据传输量，从而降低终端节点的能耗，特别适用于资源受限的故障诊断系统。
一种分层故障诊断模型方法

[发明专利]一种嵌入式路灯控制器的边缘端故障分析系统及方法-CN202211133810.5在审
发明人：杨文威 -专利权人：上海嘉柒智能科技有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种嵌入式路灯控制器的边缘端故障分析系统及方法，包括故障诊断模块，所述故障诊断模块的输入端与控制主机和终端设备的输出端连接，所述故障诊断模块的输出端与存储模块和显示模块的输入端连接；所述故障诊断模块采集终端设备的工作参数及故障数据信息，分析处理后生成诊断分析报告和维修方案，存储在所述存储模块中，或是发送至所述显示模块中告示维修人员。本发明能够快速提取特征，精准分析故障原因；对故障原因进行等级区分，以利于自我修复和养护，及时相应分析和维修工作。
一种嵌入式路灯控制器边缘故障分析系统方法

[实用新型]一种机车数据传输与故障诊断装置-CN202021506505.2有效
发明人：刘德昌;骆平 -专利权人：刘德昌
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本实用新型公开一种机车数据传输与故障诊断装置，它能通过自主数据传输，实现机车自我诊断的功能，包括车载数据采集与故障诊断单元、数据传输中转单元、地面数据接收与故障诊断单元，且三大单元均采用无线WIFI连接，车载数据采集与故障诊断单元的合路接口网关模块的对外接线分别与机车上的牵引控制系统、安全防护系统、运行监控系统连接；数据传输中转单元由四套双频工业WIFI装置构成；地面数据接收与故障诊断单元的双频工业WIFI
一种机车数据传输故障诊断装置

[发明专利]温度传感器故障诊断方法及诊断系统-CN201910888518.6在审
发明人：黄鑫;杜志良;刘晨;王军龙;李乐生 -专利权人：潍柴动力股份有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G01K15/00 文献下载
摘要：本发明属于发动机技术领域，具体涉及一种温度传感器故障诊断方法及诊断系统，该温度传感器故障诊断方法包括：关闭发动机，判断发动机转速是否为零；若是，计时器清零并开始计时，当计时时长小于第一预设值，且发动机启动时，等待发动机关闭后重新计时，当计时时长大于第一预设值时，温度传感器进行自我故障诊断，若未通过故障诊断，则输出提醒，若通过故障诊断，则结束诊断，根据本发明实施例的温度传感器故障诊断方法，当发动机熄火关闭时间达到第一预设值时，发动机各处温度传感器所测得的温度值应在允许误差范围内，通过对各温度传感器的测量值进行比较判断以得出温度传感器是否出现零点偏移的故障。
温度传感器温度传感器故障预设诊断故障诊断计时时长发动机发动机技术领域自我故障诊断计时器发动机关闭发动机启动发动机熄火发动机转速比较判断零点偏移允许误差诊断系统重新计时清零计时测量输出

[发明专利]一种升降机超载保护装置的传感销轴故障诊断方法-CN201510775888.0在审
发明人：黄江民;张志;汪训忠;汤应程;文朝辉;许聪;欧阳威;徐进;傅燕 -专利权人：湖北江汉建筑工程机械有限公司
申请日： 2013-11-23 - 公布日： 2016-02-17 - 主分类号： B66B5/02 文献下载
摘要：本发明属于工程机械技术领域，具体为一种升降机超载保护装置的传感销轴故障诊断方法，可以对升降机进行实时监控，以使升降机能持续安全、正确、精确、稳定地工作，并具备故障诊断、自我校正的功能，而且故障测试简单，不必非要依靠专业人员操作，一般现场电工即可胜任故障测试的操作。
一种升降机超载保护装置传感故障诊断方法

[发明专利]一种基于机器学习的故障诊断、检测系统-CN201910062356.0在审
发明人：庄瑛 -专利权人：庄瑛
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的故障诊断、检测系统，涉及故障诊断检测技术领域，主要解决现有的社保故障诊断检测系统无法自我学习、及时报警等问题，包括信息监测模块、A/D转换模块、控制模块、D/A转换模块、推理平台、终端模块、显示模块及故障采集模块，所述A/D转换模块与控制模块相连，所述控制模块的输入端与设备知识库相连，所述控制模块的输出端与D/A转换模块相连，所述D/A转换模块的输出端与推理平台相连，所述设备知识库的输出端与数据库建立模块相连，所述数据库建立模块还与故障采集模块相连，本发明能够实现机器的自我学习功能，同时建立了设备知识库，能够准确及时的确定设备故障以及解决方法，极大的提高了检修效率。
一种基于机器学习故障诊断检测系统

[发明专利]一种基于深度学习理论的旋转机械设备故障诊断方法-CN201611027022.2有效
发明人：周孝忠 -专利权人：周孝忠
申请日： 2016-11-22 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习理论的旋转机械设备故障诊断方法。其通过用等时间间隔采样序列信号重构等角度间隔采样时间序列信号消除非匀速旋转造成的非平稳性，然后用等角度采样时间序列信号的自相关序列及其傅里叶变换和被诊断旋转机械设备工作时的温度作为深度神经网络的输入进行深度神经网络的训练和故障诊断，通过把新产生的数据及其对应的故障状态加入训练样本集，然后利用新的样本集再次对深度神经网络的训练实现深度神经网络DNN的自我学习与自我完善。
一种基于深度学习理论旋转机械设备故障诊断方法

[实用新型]智能型机动车转向电子闪光器-CN92229357.0无效
发明人：罗云辉;吴明德;陈国平;胡建国;苏小平;刘纯清 -专利权人：江西省交通学校
申请日： 1992-08-01 - 公布日： 1993-03-24 - 主分类号： B60Q1/34 文献下载
摘要：作为转向灯供电输出电路的功率开关电路采用能自动输出故障诊断信号的智能型集成功率开关电路，其故障诊断信号输出端连接有故障显示电路，而供电输出端连接有作为转向灯故障检测部件的干簧继电器线圈。具有过流、过热故障诊断和自我保护功能，以及闪光频率稳定，工作可靠和使用寿命长的优点。
智能型机动车转向电子闪光

[发明专利]基于高压隔离开关扭矩监测装置的故障诊断系统及方法-CN202211109499.0在审
发明人：李健;辛子培;鞠恒才;刘锐;李善成;林凡田;于得胜 -专利权人：山东泰开隔离开关有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：基于高压隔离开关扭矩监测装置的故障诊断系统及方法，故障诊断系统包括传动机构箱、扭矩监测装置、故障诊断模块；扭矩监测装置包括顺次固定连接的传动机构接头、扭矩传感器、传动主轴和减速器；扭矩传感器一侧连接角度传感器；扭矩传感器和角度传感器分别通过线缆连接监测终端；故障诊断模块以监测终端输入的设备运行曲线判断设备故障点，本申请连接方便可靠，可进行常规的预警和对设备故障原因自我分析判断，本发明设置的设备缺陷库，通过模拟隔离开关不同位置的故障，将故障位置、故障曲线和对应数据存入缺陷库中，隔离开关运行出现故障时，系统除能够及时预警外，还可将故障曲线与缺陷库中的曲线进行比对分析，对故障位置进行初步判断。
基于高压隔离开关扭矩监测装置故障诊断系统方法

[发明专利]一种基于机器学习的系统故障诊断智能化运维方法及系统-CN201910010700.1在审
发明人：曾德强 -专利权人：众安信息技术服务有限公司
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的系统故障诊断智能化运维方法及系统，方法包括：获取系统的指标数据和标注数据；根据指标数据以及标注数据分别训练不同使用场景的数据模型；根据采集到的当前指标数据以及数据模型，计算分析系统运行健康状况以及对抓取到的异常指标数据触发故障诊断和告警；根据机器学习建立的关系图谱以及异常堆栈标注数据，诊断出故障原因。本发明通过将机器学习模型应用到自动运维体系中，如监控、故障诊断、运维决策等各个运维环节，能够快速发现故障以及诊断故障产生的原因，同时提供运维决策组件，根据各方诊断结果完成自我修复动作，做到真正无人值守的运维
运维指标数据标注系统故障诊断故障诊断基于机器数据模型智能化机器学习模型计算分析系统抓取诊断故障产生故障原因获取系统机器学习健康状况决策组件使用场景数据触发无人值守异常堆栈异常指标诊断结果自我修复告警图谱采集监控学习环节决策应用发现

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