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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于数字孪生的融合型故障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：CN116561681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310550900.2，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于数字孪生的融合型故障诊断方法是由唐靖;姬红兵;张文博;李林;臧博;王海舰;徐增志设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的融合型故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的融合型故障诊断方法，包括以下步骤；1建立设备数字孪生模型；2更新设备数字孪生模型；3运行设备数字孪生模型，模拟设备故障运行状态；4建立随机森林故障诊断模型，输出设备故障分类和故障预测结果；5准备验证数据集，记录和评估随机森林故障诊断模型的性能和指标；6评估模型性能指标；7采用融合型故障诊断算法，使用优化后的故障诊断模型修正设置数字孪生模型的输出，评估模型性能指标；8根据输出结果判断无人机是否会发生故障；本发明能够达到实时检测设备运行状态，对设备进行故障诊断的目的。

本发明授权一种基于数字孪生的融合型故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的融合型故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤； 1建立设备数字孪生模型，该模型以设备线性化模型为输入，输入指导设备三维模型运行，以设备的实际运行的故障状态相关参数为输出； 2根据实际设备的状态参数，更新步骤1的设备数字孪生模型； 3运行设备数字孪生模型，模拟设备故障运行状态，以获得足够的故障仿真数据集，准备实际运行生的历史故障数据集； 4建立随机森林故障诊断模型，输出设备故障分类和故障预测结果，使用仿真数据集训练随机森林故障诊断模型，使用历史故障数据集更新随机森林故障诊断模型； 5准备验证数据集，记录和评估随机森林故障诊断模型的性能和指标； 6使用粒子群算法优化随机森林故障诊断模型，使用验证数据集训练粒子群算法优化后的随机森林故障诊断模型，评估模型性能指标； 7采用融合型故障诊断算法，使用优化后的故障诊断模型修正设置数字孪生模型的输出，评估模型性能指标； 8根据步骤7融合型故障诊断算法的输出结果判断无人机是否会发生故障，若发生故障，则输出有可能发生的故障，并输出预警信息，通知工作人员进行设备维护，否则，继续更新孪生体中的数据； 所述步骤7使用融合型故障诊断算法，包括下列步骤： 1通过建立设备数字孪生体虚拟仿真模型，其表现形式如下： MDT＝PE,VE,Ss,DD,CN MDT为设备数字孪生体，PE表示物理实体，VE表示虚拟实体，Ss表示服务，DD表示孪生数据，CN表示各组成部分间的连接，设备数字孪生体与设备实体通信进行参数更新，运行该模型得到足够的仿真数据，利用模型仿真输出数据作为系统状态输入1； 2通过建立设备线性化模型，对设备系统内部状态进行计算，用作虚拟传感信号的输入2； 3利用粒子群算法优化后的故障诊断模型作为修正模型； 4通过优化后的模型获得的修正值对系统状态输入1和虚拟传感信号的输入2进行校正，得到了较为准确的诊断结果。

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