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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于多评价指标牵引的数据驱动自适应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：CN119337211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411452118.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多评价指标牵引的数据驱动自适应故障诊断方法是由关醒雯;唐海龙;张纪元;陈敏设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多评价指标牵引的数据驱动自适应故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种基于多评价指标牵引的数据驱动自适应故障诊断方法，包括以下步骤：步骤S1、输入标准格式定义的系统数据；步骤S2、建立数据处理算法模型和故障诊断算法模型；步骤S3、综合评价指标APR；步骤S4、基于自适应故障诊断方法，获取最优算法组合以及最终故障诊断结果，并反向验证。本发明采用上述的一种基于多评价指标牵引的数据驱动自适应故障诊断方法，基于综合性能评价指标APR，综合衡量不同指标的需求，反向评估不同系统数据对当前模型库的适应性，排除不必要的人工研究耗时，并可支持有方向性地扩展模型库。

本发明授权一种基于多评价指标牵引的数据驱动自适应故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多评价指标牵引的数据驱动自适应故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、输入标准格式定义的系统数据； 步骤S2、建立数据处理算法模型和故障诊断算法模型； 步骤S3、综合评价指标APR包括准确率A、查准率P和查全率R； 1准确率A表示预测分类标签与真实分类标签一致的数量占总标签数量的比值； 2查准率P：表示预测为其他类的测试样本中有多少是真正的其他类样本，如下所示： 其中，TNX表示预测为其他类实际为其他类的数量，FNX表示预测为其他类实际为X类的数量； 3查全率R：表示测试样本中的其他类故障有多少被预测正确，如下所示： 其中，FPX表示预测为X类实际为其他类的数量； 由于查准率和查全率往往是一组矛盾的指标，则采用到F1作为评价指标；F1X定义为查准率和查全率的加权调和平均数，设各类指标权重均为1，如下所示： 其中，F1X指标也存在矛盾，则定义整体的F1指标值为不同类别数据F1X指标值的加权调和平均数，如下所示： 因此，APR指标定义为F1和准确率的加权调和平均数，如下所示： 步骤S4、基于自适应故障诊断方法，获取最优算法组合以及最终故障诊断结果，并反向验证，具体步骤如下： 步骤S41、选择遗传算法实现自适应故障诊断，根据现有数据处理、模型算法库确定算法最高组合数dim； 步骤S42、由遗传算法生成dim位二进制位数染色体进行随机编码，生成给定种群数num，并给定终止遗传代数gen； 步骤S43、根据事先定义的染色体每位编码对应不同算法使能的含义对种群进行解码； 步骤S44、对不同种群中染色体对应的算法组合，原始算法组合以及其中每种单一分类算法分别计算评价指标APR，原始算法组合再与剔除APR指标不达标的弱单一算法后的算法组合进行所获APR指标对比，最终优化保留获取APR指标大的算法组合； 步骤S45、基于多种算法组合的诊断结果，结合集成学习的思想，采用投票的决策方式； 步骤S46、父代种群根据事先给定的评价指标APR阈值进行筛选保留优秀种群；若种群中无满足APR阈值的染色体，则保留种群中获取最优APR指标阈值的染色体，作为父代优秀染色体； 步骤S47、同时根据父代种群交叉、变异生成子代种群，通过优秀父代种群与子代种群融合，再根据评价指标APR竞争择优生成新一代种群，反复迭代，直至获取达到给定评价指标APR阈值时，终止迭代或者满足给定遗传代数条件时终止； 步骤S48、最后，从输出的最优APR指标的染色体，解码输出算法组合，获取最终的故障诊断结果，并根据最优APR指标是否满足给定APR阈值，判断当前系统输入数据适应性。

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