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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利故障诊断方法和装置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：CN115408190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211063252.X，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权故障诊断方法和装置是由张旭;熊辉;胡哲源;刘检华;丁晓宇;庄存波设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障诊断方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种故障诊断方法和装置，涉及故障分析技术领域。该方法包括：构建故障诊断网络模型；故障诊断网络模型包括特征提取网络、特征交互网络和特征分类网络；根据工单样本数据、特征提取网络和历史故障数据库，确定用于表征文本语义的第一特征数据和用于表征文本故障主题的第二特征数据；根据第一特征数据、第二特征数据、特征交互网络和特征分类网络，确定训练好的故障诊断模型；根据故障诊断模型与历史故障数据库进行相似度计算，确定历史故障数据库中对应的工单处理信息。本发明的方案，完成对不同案例的诊断，提升了自动化故障诊断的准确率，增强了模型特征学习的可解释性和对不同故障主题的诊断适应能力。

本发明授权故障诊断方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种故障诊断方法，其特征在于，包括： 构建故障诊断网络模型；所述故障诊断网络模型包括特征提取网络、特征交互网络和特征分类网络； 根据工单样本数据、所述特征提取网络和历史故障数据库，确定用于表征文本语义的第一特征数据和用于表征文本故障主题的第二特征数据，包括：通过所述特征提取网络的第一预设算法，确定工单样本数据的第一特征数据；所述第一特征数据包括语义长度和嵌入向量维度；通过所述特征提取网络的第二预设算法，根据所述工单样本数据和历史故障数据库，确定工单样本数据的第二特征数据；所述第二特征数据包括主题数量、故障现象主题、故障原因主题、故障措施主题； 根据所述第一特征数据、所述第二特征数据、所述特征交互网络和所述特征分类网络，确定训练好的故障诊断模型，包括：将所述第一特征数据和所述第二特征数据进行向量乘积交互，确定交互后的权重系数矩阵；根据所述特征交互网络的归一化函数和所述权重系数矩阵，确定处理后的第一权重系数；通过对所述第一权重系数和所述第一特征数据加权求和，确定第三特征数据；所述第三特征数据用于表征融合文本语义和主题的特征数据；根据所述第三特征数据和所述特征分类网络的目标损失函数，确定训练好的故障诊断模型； 根据所述故障诊断模型与所述历史故障数据库进行相似度计算，确定所述历史故障数据库中对应的工单处理信息。

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