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龍圖騰網(wǎng)獲悉河海大學常州校區(qū)申請的專利一種自適應觸發(fā)增量學習的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備故障診斷系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114895656B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210696235.3，技術領域涉及：G05B23/02；該發(fā)明授權一種自適應觸發(fā)增量學習的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備故障診斷系統(tǒng)是由孫寧;王彬;韓光潔;張杰設計研發(fā)完成，并于2022-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自適應觸發(fā)增量學習的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備故障診斷系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種自適應觸發(fā)增量學習的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備故障診斷系統(tǒng)，其中，故障診斷模塊通過傳感器監(jiān)測設備運行數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)判斷設備是否處于正常狀態(tài)，如果出現(xiàn)故障，判斷設備發(fā)生何種故障；概念漂移檢測模塊通過時間窗口對設備運行數(shù)據(jù)進行劃分，使用歷史數(shù)據(jù)與當前數(shù)據(jù)檢測數(shù)據(jù)中是否發(fā)生概念漂移現(xiàn)象，若檢測到概念漂移，則啟動增量更新模塊對故障診斷模塊進行增量更新；增量更新模塊使用舊類別代表性樣本數(shù)據(jù)與新樣本數(shù)據(jù)對故障診斷模塊進行增量更新。本發(fā)明面對工業(yè)設備運行過程中數(shù)據(jù)時刻變化的情況，保證故障診斷模型能夠及時更新，并且不需要重訓練故障診斷模型，保持較快的更新速度與較高的故障診斷準確率。

本發(fā)明授權一種自適應觸發(fā)增量學習的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備故障診斷系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種自適應觸發(fā)增量學習的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設備故障診斷系統(tǒng)，其特征在于所述系統(tǒng)包括：故障診斷模塊、概念漂移檢測模塊和增量更新模塊； 所述故障診斷模塊通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)傳感器讀取工業(yè)設備運行數(shù)據(jù)，使用故障診斷模型判斷設備是否處于正常狀態(tài)，如果處于故障狀態(tài)，判斷設備發(fā)生何種故障； 所述概念漂移檢測模塊通過時間窗口對設備運行數(shù)據(jù)進行劃分，使用歷史數(shù)據(jù)與當前數(shù)據(jù)檢測數(shù)據(jù)中是否發(fā)生概念漂移現(xiàn)象，若檢測到概念漂移，則啟動增量更新模塊對故障診斷模塊進行增量更新； 所述增量更新模塊使用舊類別代表性樣本數(shù)據(jù)與新樣本數(shù)據(jù)對故障診斷模塊進行增量更新； 所述概念漂移檢測模塊采用一種基于OS-ELM的概念漂移檢測算法實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的概念漂移檢測，具體步驟如下： S3-1：構建時間窗口，并使用時間窗口劃分數(shù)據(jù)，將劃分出的當前時間窗口與歷史時間窗口中的數(shù)據(jù)輸入算法中； S3-2：使用歷史時間窗口中的歷史數(shù)據(jù)初始化在線極限學習機模型，并使用當前時間窗口中的當前數(shù)據(jù)更新OS-ELM； S3-3：通過對比歷史與當前數(shù)據(jù)訓練得到的模型隱藏層參數(shù)之間差異來檢測數(shù)據(jù)中是否發(fā)生概念漂移； S3-4：如果檢測到出現(xiàn)概念漂移，則啟動故障診斷模型的增量更新過程； 所述基于OS-ELM的概念漂移檢測算法，負責對設備運行數(shù)據(jù)進行劃分，并檢測數(shù)據(jù)中是否發(fā)生概念漂移過程；具體計算流程如下： S4-1：設置兩個時間窗口TWHD與TWCD，其中TWHD代表歷史時間窗口，TWCD代表當前時間窗口，時間窗口的長度為LT；設初始時TWHD中的歷史數(shù)據(jù)定義為表示從時間t＝0開始間隔LT的時間長度，即[0,LT]時間內采集的數(shù)據(jù)；初始時TWCD中的當前數(shù)據(jù)定義為表示從時間t＝LT開始間隔LT的時間長度，即[LT,2LT]時間內采集的數(shù)據(jù)； S4-2：如果未檢測到概念漂移，歷史時間窗口的右邊界向前推移一個時間窗口長度，即時間區(qū)間為[0,2LT]，當前時間窗口TWCD整體向前移動一個時間窗口的長度，即時間區(qū)間為[2LT,3LT]，后續(xù)以此類推；如果檢測到概念漂移，則更新歷史時間窗口TWHD，將TWHD移動到TWCD的前一個時間窗口長度的時刻； S4-3：將歷史時間窗口TWHD中的數(shù)據(jù)S1輸入OS-ELM模型中，對于一個具有L個隱藏單元的單隱藏層OS-ELM，網(wǎng)絡模型表示為： 其中，g·為激活函數(shù)，W＝[w1,…,wL]T和B＝[b1,…,bL]T分別為輸入層到隱藏層之間的權重值和偏置值，βi為隱藏層到輸出層的權重值；公式1轉化為存在βi，wi和bi，使得 公式3以矩陣形式表示，即： Hβ＝T4； 其中H為隱藏層輸出值矩陣，β為隱藏層到輸出層的權重值矩陣； 使用S1數(shù)據(jù)訓練OS-ELM模型能夠獲得在t0時刻的模型Mt0，模型參數(shù)為模型Mt0被稱為基線模型，代表舊數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布； S4-4：將當前數(shù)據(jù)時間窗口TWCD中的數(shù)據(jù)S2輸入OS-ELM模型中進行模型更新，因為OS-ELM只修改了模型輸出權重β，所以能夠獲得t1＝t0+LT時刻的模型參數(shù)此時訓練得出的模型稱為Mt1，代表新數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布； S4-5：通過計算模型參數(shù)與之間的歐幾里得距離能夠衡量使用不同時刻數(shù)據(jù)訓練得到的模型參數(shù)之間的差異，以此反應流數(shù)據(jù)中是否發(fā)生概念漂移；模型參數(shù)差異的計算公式為： S4-6：設置一個檢測閾值Th，使得當模型更新前后差異值超過閾值，即DMt0,Mt1Th時即能夠判斷流數(shù)據(jù)中已發(fā)生概念漂移。

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