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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于MCDLSTM-CNN的化工生产过程故障诊断方法及其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：CN116910617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310866658.X，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于MCDLSTM-CNN的化工生产过程故障诊断方法及其系统是由陈想;陈畴镛;张忠良;朱海瑞设计研发完成，并于2023-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MCDLSTM-CNN的化工生产过程故障诊断方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于MCDLSTM‑CNN的化工生产过程故障诊断方法与系统，方法包括：获取化工生产过程中的操作变量和过程变量作为历史数据；添加故障种类标签，得到原始数据集；对数据集进行预处理并重构数据，DeepLSTM模块对时间序列数据从前向和后向控制信息的流动和处理，提取更深层次的特征信息；再将特征输入CBAM模块，在特征图的通道和空间维度上进行自适应的特征选择和加权；将CBAM模块的输出作为MCPC模块的输入特征向量，MCPC模块提取多尺度特征，将并行卷积层的特征图进行合并，进一步提取特征；再将特征输入CBAM模块；将CBAM模块的输出作为FC模块的输入特征向量，将提取的特征映射到故障种类标签上；MCDLSTM‑CNN模型对生产过程数据进行诊断，完成故障数据分类并得到诊断结果。

本发明授权一种基于MCDLSTM-CNN的化工生产过程故障诊断方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MCDLSTM-CNN化工生产过程故障诊断方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤S1：获取化工生产过程中的操作变量和过程变量作为历史数据；根据化工生产过程故障的不同种类，添加故障种类标签，得到不同故障的原始数据集； 步骤S2：对获取的化工生产过程数据集进行标准化预处理并将数据重构，DeepLSTM模块对预处理后的时间序列数据从前向和后向控制信息的流动和处理，从全局层面提取更深层次的特征信息；再将前面捕捉到的特征输入CBAM，在特征图的通道和空间维度上进行自适应的特征选择和加权； 步骤S3：将步骤S2的输出作为MCPC模块的输入特征向量，MCPC模块使用多个并行卷积层提取多尺度特征，通过级联函数将并行卷积层的特征图进行合并，合并后的特征图经过一个独立的卷积层进一步提取特征；再将前面捕捉到的特征输入CBAM模块，在特征图的通道和空间维度上进行自适应的特征选择和加权； 步骤S4：将步骤S3的输出作为FC模块的输入特征向量，将提取的特征映射到对应的故障种类标签上；利用训练后的MCDLSTM-CNN模型对化工生产过程数据进行诊断，完成故障数据的分类并得到诊断结果。

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