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龍圖騰網(wǎng)獲悉同濟(jì)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于模式識(shí)別的發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116089817B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211715434.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)基于模式識(shí)別的發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)是由王寧;李秀峰;呂葉林;秦丹丹設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于模式識(shí)別的發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于模式識(shí)別的發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，其中方法包括：獲取發(fā)動(dòng)機(jī)原始數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；基于隨機(jī)森林模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；從分類(lèi)模型中選擇多個(gè)，并基于權(quán)重連接選中的多個(gè)分類(lèi)模型構(gòu)成故障識(shí)別模型，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)；對(duì)訓(xùn)練完成的故障識(shí)別模型進(jìn)行性能評(píng)估，如不達(dá)標(biāo)則重選分類(lèi)模型或重調(diào)超參數(shù)，如達(dá)標(biāo)則執(zhí)行下一步；基于訓(xùn)練完成的故障識(shí)別模型建立發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警模型；建立模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警模型進(jìn)行性能評(píng)估，如不達(dá)標(biāo)則調(diào)整發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警模型的超參數(shù)，如達(dá)標(biāo)則以訓(xùn)練完成的發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警模型進(jìn)行故障預(yù)警。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有預(yù)測(cè)精度高等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明授權(quán)基于模式識(shí)別的發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于模式識(shí)別的發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取發(fā)動(dòng)機(jī)原始數(shù)據(jù)； S2：對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； S3：對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的數(shù)據(jù)基于隨機(jī)森林模型進(jìn)行特征選擇，篩選有用特征并作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)； S4：從預(yù)配置的分類(lèi)模型中選擇多個(gè)模型； S5：基于權(quán)重連接選中的多個(gè)分類(lèi)模型構(gòu)成故障識(shí)別模型，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)故障識(shí)別模型的超參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)，其中，權(quán)重即為故障識(shí)別模型的超參數(shù)； S6：對(duì)訓(xùn)練完成的故障識(shí)別模型進(jìn)行性能評(píng)估，如不達(dá)標(biāo)則重選分類(lèi)模型或重調(diào)超參數(shù)，并重新進(jìn)行訓(xùn)練、性能評(píng)估，如達(dá)標(biāo)則執(zhí)行S7； S7：基于訓(xùn)練完成的故障識(shí)別模型建立發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警模型并進(jìn)行訓(xùn)練，將發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)劃分為故障域、正常域和預(yù)警域，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警； S8：建立模型評(píng)估指標(biāo)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警模型進(jìn)行性能評(píng)估，如不達(dá)標(biāo)則調(diào)整發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警模型的超參數(shù)，如達(dá)標(biāo)則以訓(xùn)練完成的發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警模型進(jìn)行故障預(yù)警； 所述發(fā)動(dòng)機(jī)故障預(yù)警模型為雙概率狀態(tài)預(yù)警閾值模型，具體預(yù)警方法為： 訓(xùn)練完成的故障識(shí)別模型根據(jù)輸入的數(shù)據(jù)，輸出其對(duì)應(yīng)不同標(biāo)簽的概率，取概率排名前2的數(shù)據(jù)，分別記為最大概率狀態(tài)和第二概率狀態(tài)； 檢查最大概率狀態(tài)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽是否為故障標(biāo)簽，若是，則判斷最大概率是否超過(guò)預(yù)配置的預(yù)警閾值，若超過(guò)預(yù)警閾值則報(bào)警，若未超過(guò)預(yù)警閾值或標(biāo)簽不是故障標(biāo)簽，則轉(zhuǎn)第二概率狀態(tài)； 檢查第二概率狀態(tài)對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽是否為故障標(biāo)簽，若是，則判斷第二概率是否超過(guò)預(yù)配置的預(yù)警閾值，若超過(guò)預(yù)警閾值則報(bào)警，若未超過(guò)預(yù)警閾值或標(biāo)簽不是故障標(biāo)簽，則不報(bào)警。

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