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龙图腾网获悉中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))申请的专利设备故障诊断模型建立方法以及设备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：CN115994323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310070967.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权设备故障诊断模型建立方法以及设备故障诊断方法是由王吉;丁小健;周健;王远航;陆树汉;胡泊;梁超;杨华设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本设备故障诊断模型建立方法以及设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种设备故障诊断模型建立方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取设备故障注入试验台的设备数字孪生模型、以及基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型；得到不同工况下不同故障注入后的设备孪生仿真数据，并获取对应的设备真实物理数据；构建故障诊断数据集；得到故障诊断数据集的时频图谱；获取预设时频图谱对应的理想标签；将时频图谱以及理想标签输入至基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型进行学习训练，得到目标设备故障诊断模型。采用本方法能够精确进行设备故障诊断；另外，本申请还提供了一种精确的设备故障诊断方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

本发明授权设备故障诊断模型建立方法以及设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种设备故障诊断模型建立方法，其特征在于，所述方法包括： 获取设备故障注入试验台的设备数字孪生模型、以及基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型； 根据所述设备数字孪生模型，对设备分别进行不同工况下的不同故障注入，得到不同工况下不同故障注入后的设备孪生仿真数据，并获取设备故障注入试验台对设备分别进行不同工况下的不同故障注入对应的设备真实物理数据；不同工况是设备数字孪生模型中待测设备部分在不同转速、载荷下的工况； 结合所述设备真实物理数据以及所述设备孪生仿真数据，构建故障诊断数据集； 将所述故障诊断数据集进行小波分析，得到所述故障诊断数据集的时频图谱； 获取预设时频图谱对应的理想标签； 将所述时频图谱以及所述预设时频图谱对应的理想标签输入至所述基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型进行学习训练，得到目标设备故障诊断模型；所述学习训练包括：获取基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型的激活函数；将所述时频图谱输入至所述基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型的卷积层，并根据所述激活函数，得到线性可分的图谱特征信息；将所述线性可分的图谱特征信息输入至所述基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型的池化层，对所述线性可分的图谱特征信息进行池化处理，得到池化后的图谱特征信息；根据所述池化后的图谱特征信息以及所述预设时频图谱对应的理想标签，对所述基于卷积神经网络的初始设备故障诊断模型进行学习训练，得到目标设备故障诊断模型。

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中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))，其通讯地址为：511300 广东省广州市增城区朱村街朱村大道西78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”。