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龙图腾网获悉上海工业自动化仪表研究院有限公司;同济大学申请的专利基于样本保留的增量式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：CN115238814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210940295.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于样本保留的增量式设备故障诊断方法是由尹德斌;闫鹏宇;乔非;关柳恩;翟晓东设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于样本保留的增量式设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于样本保留的增量式设备故障诊断方法，涉及设备故障诊断技术领域。该方法包括：从传感器数据中选择表征设备故障状态及健康状态的数据，形成原始数据集；对数据集进行预处理，构成完备样本集；基于卷积神经网络建立故障诊断模型；训练故障诊断模型；将样本集输入故障诊断模型，筛选出故障状态分类正确的样本；针对经筛选样本集，应用基于遗传算法的样本保留法，构成样本子集；利用样本子集和新增样本来重新训练故障诊断模型。本方法通过在原有模型结构和参数基础上，应用新增样本和重要样本子集共同重新训练模型，优化模型参数，使其不仅具备对新故障特征的判别能力，还能够保留旧知识，提高了故障诊断模型的适应能力。

本发明授权基于样本保留的增量式设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于样本保留的增量式设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 从监测设备状态的传感器数据中选择表征设备多种故障状态以及健康状态的数据，形成原始数据集； 对所述原始数据集进行预处理操作，以构成完备样本集，所述预处理操作包括对所述原始数据集中的传感器数据进行归一化处理，然后将经归一化处理的传感器数据切割成具有预设长度的片段，最后将所述片段重新拼接成二维矩阵数据以构成完备样本集； 基于卷积神经网络建立设备的故障诊断模型，所述故障诊断模型的输出是输入样本隶属于设备的多种故障状态的概率； 使用所述完备样本集来训练所述故障诊断模型，以形成经训练的故障诊断模型； 将所述完备样本集输入所述经训练的故障诊断模型，以从所述完备样本集中筛选出故障状态分类正确的样本，并且舍弃所述完备样本集中故障状态分类错误的样本，由筛选出的故障状态分类正确的样本构成经筛选样本集； 针对所述经筛选样本集，应用基于遗传算法的样本保留法，以选择和保留特定样本，由所述特定样本构成样本子集，所述样本子集的统计特性用于表征所述完备样本集的统计特性； 利用所述样本子集和新增的样本来重新训练所述经训练的故障诊断模型，以获得用于进行设备故障诊断的故障诊断模型，所述新增的样本是与所述原始数据集中的数据样本不同的新样本。

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上海工业自动化仪表研究院有限公司;同济大学，其通讯地址为：200233 上海市徐汇区漕宝路103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”。