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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种面向不平衡数据的冷水机组故障诊断方法及系统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：CN120011867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510495841.2，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种面向不平衡数据的冷水机组故障诊断方法及系统是由郭子毅设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向不平衡数据的冷水机组故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向不平衡数据的冷水机组故障诊断方法及系统，属于冷水机组故障诊断领域，包括：基于扰动重构机制，利用原始数据还原出具有原始数据特性的平衡故障数据；利用时空自动编码器对平衡故障数据的时序特征和空间结构进行提取和建模，重建原始数据；利用动态拓扑时序特征集成网络分别提取时序特征和拓扑特征并采用动态门控融合机制进行自适应融合；对融合后的特征进行分类，得到故障诊断结果。本发明实现了多类故障样本的并行生成，保证每一类生成的故障数据与原始故障数据有相似的时空特性，能够适应冷水机组实时变化的工况，实现冷水机组复杂多传感器系统中时序特征与动态拓扑特征协同建模，在边缘设备上也能实现高精度的实时诊断。

本发明授权一种面向不平衡数据的冷水机组故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向不平衡数据的冷水机组故障诊断方法，其特征在于，包括： 基于扰动重构机制，利用原始数据还原出具有原始数据特性的平衡故障数据；所述扰动重构机制具体为：向原始数据逐步添加噪声，使其变成符合高斯分布的噪声；通过去噪函数，逐步去除噪声，重构出具有原始数据特性的平衡故障数据；在去噪过程中融入标签指导层，生成与特定标签对应的数据，实现多类数据的并行生成；所述特定标签为故障标签； 利用时空自动编码器对平衡故障数据的时序特征和空间结构进行提取和建模，重建原始数据，得到保持原始数据的时间动态特征和空间拓扑结构的低维特征；所述时空自动编码器由第一卷积层、循环神经网络层、图注意力网络层、第二卷积层组成；所述第一卷积层用于对原始输入数据进行预处理和局部特征提取；所述循环神经网络层用于捕捉时间序列中的时序依赖性，提炼出动态变化的信息；所述图注意力网络层用于利用自注意力机制对传感器节点间的复杂拓扑关系进行建模，有效聚合多跳信息；所述第二卷积层用于整合和压缩多尺度特征，生成高质量的隐藏状态； 利用动态拓扑时序特征集成网络分别提取时序特征和拓扑特征并采用动态门控融合机制进行自适应融合；所述动态拓扑时序特征集成网络包括动态拓扑提取分支以及时序特征提取分支；所述动态拓扑提取分支用于捕捉冷水机组中随工况变化的不同传感器之间的关联性；所述时序特征提取分支用于建模传感器信号的长期时间依赖，预测故障演进趋势； 所述自适应融合过程为： 将拓扑特征按时间步复制至与时序特征对齐得到，其中，表示处理后的序列长度，N表示传感器节点数，表示特征向量的维度；然后通过1D卷积和Sigmoid函数生成动态门控权重，输出门控融合后的特征； 对融合后的特征进行分类，得到故障诊断结果。

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