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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于神经网络专家系统的柴油机排气温度异常诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115452391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211130068.2，技术领域涉及：G01M15/10；该发明授权基于神经网络专家系统的柴油机排气温度异常诊断方法是由王忠巍;高泽;韩雨婷;费景洲;袁志国设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络专家系统的柴油机排气温度异常诊断方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供基于神经网络专家系统的柴油机排气温度异常诊断方法，包括如下步骤：针对柴油机排气温度异常的问题，获取相关运行数据，将数据集划分为两份，其中一份作为训练数据，另一份份作为测试数据；将训练数据与测试数据均描述为知识系统；对故障特征矩阵进行归一化处理，得到归一化后的故障特征矩阵；建立BP神经网络；以BP神经网络的输出结果建立专家知识库；验证模型精度。本发明可以对柴油机排气温度异常进行准确诊断；解决了专家系统知识获取周期长与神经网络推理过程及结果不易理解的问题；本发明应用粒子群算法优化了BP神经网络模型中两个关键参数：连接权值与输出阈值，这提高了模型的分类精度和计算时间。

本发明授权基于神经网络专家系统的柴油机排气温度异常诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络专家系统的柴油机排气温度异常诊断方法，其特征是：1针对柴油机排气温度异常的问题，获取相关运行数据，将数据集划分为两份，其中一份作为训练数据Tr，另一份份作为测试数据Te；2将步骤1中的训练数据Tr与测试数据Te均描述为知识系统∑＝F，S，其中输出结果集F＝{f1，f2，…，fn}为柴油机典型状态，输入参数集S＝{s1，s2，…，sk}为柴油机实际运行中的参数，根据训练数据Tr建立训练故障特征矩阵Rr∑＝rijn×k，以备训练神经网络；根据测试数据Te建立测试故障特征矩阵Re∑＝rijn×k，以备在神经网络专家系统建立完成后，对其进行测试，其中rij为柴油机实际运行中相关参数si的值，i的取值范围为{i∈Z|z≤i≤n}，j的取值范围为{j∈Z|1≤j≤k}；3对步骤2中的故障特征矩阵Rr∑与Re∑进行归一化处理，得到归一化后的故障特征矩阵R′r∑＝r′ijn×k与R′e∑＝r′ijn×k，其中r′ij为柴油机实际运行中相关参数si归一化后的值，其取值范围为[0，1]，依据故障特征矩阵建立训练例与测试例；4建立BP神经网络并使用步骤3中的训练例训练BP神经网络，使用粒子群算法加速连接权值ρjm、与输出阈值θm、的寻优过程，得到最优连接权值ρjm、与输出阈值θm、输出BP神经网络模型；5基于步骤4中得到BP神经网络，建立其与专家系统之间的联系，即以BP神经网络的输出结果建立专家知识库，并建立推理机、解释器专家系统结构，输出神经网络专家系统模型；6使用步骤5中得到的神经网络专家系统模型和步骤3中的测试例进行测试，验证模型精度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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