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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)申请的专利一种面向聚变堆真空泵组的双驱动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：CN120175630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510657156.5，技术领域涉及：F04B51/00；该发明授权一种面向聚变堆真空泵组的双驱动故障诊断方法是由刘少清;季振山;肖炳甲;朱乐乐;方明亮;刘自结;郭和茹设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向聚变堆真空泵组的双驱动故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及聚变领域真空泵组故障诊断技术领域，尤其涉及一种面向聚变堆真空泵组的双驱动故障诊断方法。其技术方案包括以下步骤：通过安装于真空泵组的多个传感单元，采集振动、电流、温度及声音运行数据，结合历史维护日志，构建多模态数据集；对所述多模态数据集进行预处理，包括小波去噪和Z‑score标准化，并使用时频分析方法将时序信号转换为时频图；构建知识驱动网络和数据驱动网络。本发明结合聚变领域知识图谱和故障数据，通过融合设备历史运维数据、领域专家知识和实时监测信息，构建具有自进化能力的故障知识体系，并结合多模态注意力机制实现多源数据的决策协同，提升聚变堆关键设备的故障诊断精度与实时预警能力。

本发明授权一种面向聚变堆真空泵组的双驱动故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种面向聚变堆真空泵组的双驱动故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过安装于真空泵组的多个传感单元，采集振动、电流、温度及声音运行数据，结合历史维护日志，构建多模态数据集； 对所述多模态数据集进行预处理，包括小波去噪和Z-score标准化，并使用时频分析方法将时序信号转换为时频图； 构建知识驱动网络和数据驱动网络； 协同诊断：基于知识驱动网络输出的结果及置信度、规则匹配度，以及数据驱动网络输出的结果及置信度，通过动态加权规则进行冲突检测与协同决策，输出最终诊断结果； 所述知识驱动网络基于聚变领域知识图谱，通过结构化专家规则、历史维护日志及设备拓扑关系形成故障知识三元组，计算知识图谱打分函数以分析设备运行状态； 所述数据驱动网络通过多模态ResNet50网络结合多头注意力机制，对时频图进行训练和推理，输出数据驱动的设备状态结果； 所述知识图谱的构建包括以下步骤： 将专家规则集、历史维护日志集及设备拓扑关系集合并为知识集，即 每条知识表示为三元组，其中，为实体，为关系，为故障事实，事实表示为一个故障知识三元组，其中为真空泵头实体，为关系，为尾实体； 定义聚变堆真空泵组的知识图谱打分函数为： 其中，为该条真空泵组故障事实的得分，表示范数或范数； 所述协同诊断的动态加权规则为： 其中，0表示无故障，其他标签数字对应相应故障类型。

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合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)，其通讯地址为：230092 安徽省合肥市庐阳区三国城路80号；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”。