北京交通大学李曼获国家专利权
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龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利一种复杂机电设备故障预测方法、电子设备及存储介质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：CN115758265B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211301366.3，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种复杂机电设备故障预测方法、电子设备及存储介质是由李曼;王艳辉;周鑫燚;苗诗晗;宾紫嫣;覃思瑶;徐科伟设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种复杂机电设备故障预测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种复杂机电设备故障预测方法、电子设备及存储介质。该方法包括：对设备累计历史故障文本数据进行处理，构建正负实例集，根据故障类型计算故障标签聚类簇数；根据故障标签聚类结果对正负实例集进行聚类处理，计算标签间的相关性，构造实例相似度矩阵，通过标签相似度矩阵更新实例相似度矩阵；根据更新后的实例相似度矩阵构建同类实例矩阵与非同类实例矩阵，计算每个实例相应的权重，得到每个标签的密切相关标签；利用实例数据对分类训练模型进行训练，根据设备表现构建未知实例，利用训练好的分类训练模型预测未知实例的故障。本发明通过挖掘历史故障文本数据故障关联规则，根据设备出现的异常现象对设备故障进行预测。
本发明授权一种复杂机电设备故障预测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种复杂机电设备故障预测方法，其特征在于，包括： 对复杂机电设备累计的历史故障文本数据进行处理，构建正负实例集，根据故障类型计算故障标签聚类簇数； 根据故障标签聚类结果对所述正负实例集进行聚类处理，构造实例相似度矩阵，计算标签间的相关性，通过标签相似度矩阵更新所述实例相似度矩阵； 根据更新后的实例相似度矩阵构建同类实例矩阵与非同类实例矩阵，计算每个实例相应的权重，得到每个标签的密切相关标签； 利用机电设备同类实例矩阵和所述非同类实例矩阵构建分类训练模型，利用机电设备历史实例数据对所述分类训练模型进行训练，根据设备表现构建未知实例，利用训练好的分类训练模型预测所述未知实例的故障。
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