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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于電氣箱參數預測的故障診斷方法及系統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：CN120316692B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510797193.6，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種基于電氣箱參數預測的故障診斷方法及系統是由柏楊;賈周設計研發完成，并于2025-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于電氣箱參數預測的故障診斷方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于電氣箱參數預測的故障診斷方法及系統，具體為：1：采集電氣箱的實際參數；2：對采集的數據進行預處理；基于當前時刻采集的數據判斷是否存在異常參數，若存在，則轉步驟5；否則，轉步驟3；3：采用時間序列分析方法，構建自回歸滑動平均模型，基于采集的數據，采用自回歸滑動平均模型預測下一個時刻的參數；4：判斷預測的下一個時刻的參數中是否存在異常參數，若存在，則轉步驟5；否則，轉步驟1；5：則提取異常參數，根據異常參數判斷故障等級，然后構建異常參數矩陣，對異常參數矩陣中的數據進行標準化處理；6：對異常參數矩陣進行特征提取，從而判斷當前時刻電氣箱的故障類型和位置，并基于故障類型進行預警。

本發明授權一種基于電氣箱參數預測的故障診斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于電氣箱參數預測的故障診斷方法，其特征在于，具體包括如下步驟： 步驟1：實時采集電氣箱的實際參數； 步驟2：對采集的數據進行預處理，針對預處理后的任意一個參數，將其構建成多維時間序列，t表示時間；基于當前時刻采集的數據判斷是否存在異常參數，若存在，則轉步驟5；否則，轉步驟3； 步驟3：采用時間序列分析方法，構建自回歸滑動平均模型，基于采集的數據，采用自回歸滑動平均模型預測下一個時刻的參數； 步驟4：判斷預測的下一個時刻的參數中是否存在異常參數，若存在，則轉步驟5；否則，轉步驟1； 步驟5：則提取異常參數，根據異常參數判斷故障等級，然后構建異常參數矩陣，對異常參數矩陣中的數據進行標準化處理； 步驟6：對異常參數矩陣進行特征提取，從而判斷當前時刻電氣箱的故障類型和位置，并基于故障類型進行預警； 步驟3.1：基于任意一種參數的歷史數據，建立該參數的自回歸滑動平均模型： ； 其中，為自回歸階數，為滑動平均階數，為自回歸系數，為滑動平均系數，為白噪聲序列,為遺忘因子； 步驟3.2：采用如下公式動態確定最優自回歸階數和滑動平均階數： ； 其中，表示赤池信息準則值，；為似然函數值，選擇最小值對應的值； 步驟3.3：采用如下公式實時更新步驟3.1模型中的參數： ； 其中，為增益矩陣，為協方差矩陣，為參數向量，，為歷史數據向量，，T表示轉置； 計算t時刻參數的預測值和實際值之間的差值的絕對值，若；則對t時刻參數的預測值進行插值處理；取2或3，為殘差標準差； 步驟3.4：基于t時刻的模型參數，預測t+1時刻的電氣箱的參數： ； 其中，為預測的參數構成的多維時間序列； 步驟6采用CNN模型預測故障類型概率和故障位置概率。

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南京信息工程大學，其通訊地址為：210032 江蘇省南京市江北新區寧六路219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”。