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龍圖騰網獲悉上海工業自動化儀表研究院有限公司;同濟大學申請的專利基于樣本保留的增量式設備故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115238814B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210940295.5，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權基于樣本保留的增量式設備故障診斷方法是由尹德斌;閆鵬宇;喬非;關柳恩;翟曉東設計研發完成，并于2022-08-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于樣本保留的增量式設備故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于樣本保留的增量式設備故障診斷方法，涉及設備故障診斷技術領域。該方法包括：從傳感器數據中選擇表征設備故障狀態及健康狀態的數據，形成原始數據集；對數據集進行預處理，構成完備樣本集；基于卷積神經網絡建立故障診斷模型；訓練故障診斷模型；將樣本集輸入故障診斷模型，篩選出故障狀態分類正確的樣本；針對經篩選樣本集，應用基于遺傳算法的樣本保留法，構成樣本子集；利用樣本子集和新增樣本來重新訓練故障診斷模型。本方法通過在原有模型結構和參數基礎上，應用新增樣本和重要樣本子集共同重新訓練模型，優化模型參數，使其不僅具備對新故障特征的判別能力，還能夠保留舊知識，提高了故障診斷模型的適應能力。

本發明授權基于樣本保留的增量式設備故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于樣本保留的增量式設備故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括： 從監測設備狀態的傳感器數據中選擇表征設備多種故障狀態以及健康狀態的數據，形成原始數據集； 對所述原始數據集進行預處理操作，以構成完備樣本集，所述預處理操作包括對所述原始數據集中的傳感器數據進行歸一化處理，然后將經歸一化處理的傳感器數據切割成具有預設長度的片段，最后將所述片段重新拼接成二維矩陣數據以構成完備樣本集； 基于卷積神經網絡建立設備的故障診斷模型，所述故障診斷模型的輸出是輸入樣本隸屬于設備的多種故障狀態的概率； 使用所述完備樣本集來訓練所述故障診斷模型，以形成經訓練的故障診斷模型； 將所述完備樣本集輸入所述經訓練的故障診斷模型，以從所述完備樣本集中篩選出故障狀態分類正確的樣本，并且舍棄所述完備樣本集中故障狀態分類錯誤的樣本，由篩選出的故障狀態分類正確的樣本構成經篩選樣本集； 針對所述經篩選樣本集，應用基于遺傳算法的樣本保留法，以選擇和保留特定樣本，由所述特定樣本構成樣本子集，所述樣本子集的統計特性用于表征所述完備樣本集的統計特性； 利用所述樣本子集和新增的樣本來重新訓練所述經訓練的故障診斷模型，以獲得用于進行設備故障診斷的故障診斷模型，所述新增的樣本是與所述原始數據集中的數據樣本不同的新樣本。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海工業自動化儀表研究院有限公司;同濟大學，其通訊地址為：200233 上海市徐匯區漕寶路103號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。