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龙图腾网获悉北京清环宜境技术有限公司申请的专利一种基于人工智能的环境监测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：CN116448161B 。

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：202211190801.X，技术领域涉及：G01D21/00；该发明授权一种基于人工智能的环境监测设备故障诊断方法是由蒲中奇;王珍华设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的环境监测设备故障诊断方法在说明书摘要公布了：一种基于人工智能的环境监测设备故障诊断方法，属于大气环境监测设备技术领域。含有以下步骤：包括故障指纹提取、决策树构造、决策树自学习及决策树模型计算、解决方案给定步骤。本发明的优点是能够应用环境质量在线监测产品：可用于扬尘在线监测仪、大气微型监测站、噪声在线监测仪、温室气体在线监测仪等应用于环境质量在线设备，适用范围广，人工智能化程度高，故障诊断准确率高，可以对现场故障自动判断原因、自动给出解决方案，指导运维人员快速排除故障；给出的解决方案针对性强，现场运维工作量及成本极大降低；该方法可以远程故障诊断和智能化定位，指导现场人员带着解决方案去现场，直接快速解决故障，快速恢复设备正常运行。

本发明授权一种基于人工智能的环境监测设备故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的环境监测设备故障诊断方法，其特征在于,含有以下步骤：包括故障指纹提取、决策树构造、决策树自学习及决策树模型计算、解决方案给定；还含有以下步骤： 步骤1：输入故障信息； 步骤2：通过大量的故障信息获取，得到海量的故障信息数据；再利用决策树模型，将故障信息进行提炼和聚焦，剔除无效信息；直到故障信息达到决策树深度达到上限为止； 步骤3：将获取到的聚焦和提炼的故障信息的现象进行归集处理，将指纹代码数量最小化处理,判断是否满足终止条件，对于故障指纹的特性进行逐一比较，对于所有指纹特征比较得出相似度，对于相似度不大于1%的特征数量超过99%，可判定为同一个故障指纹；否则，应认定为2个指纹，随机输入一种故障现象进行测试，验证指纹提取及匹配是否正确，如测试正确，则不对指纹库进行修正；否则，对指纹库进行二次修正，直到随机测试故障指纹正确识别率大于99%; 步骤4：将归集处理后的故障的指纹信息提取出来，加入到故障指纹库；如属于已有的故障指纹，则对故障信息赋予对应故障指纹代码；如在指纹库中未找到匹配的指纹信息，则新建故障指纹及对应的代码； 步骤5：新指纹产生后，赋予指纹代码，故障指纹的身份信息、故障原因、故障性质、故障解决方案； 步骤6：对新产生的故障指纹，使用数据库更新指令，更新当前指纹数据库； 步骤7：针对最新入库的故障纹，与数据库中的现有指纹进行匹配度计算，所有特征匹配度均值不小于90%，则列为最佳匹配故障指纹，按照同一类故障进行归集，赋予相同的指纹信息； 步骤8：判断指纹库特征已有信息，判断故障指纹是否有匹配的解决方案，如已有解决方案，则执行步骤9故障指纹输入；如不满足数据库已有信息匹配，则执行步骤10决策树特征选择和之后的决策树的修剪步骤，更新决策树模型步骤，决策树模型计算步骤； 步骤9：故障指纹输入：将最佳匹配故障指纹信息输入决策树，利用步骤13决策树模型计算，得出最佳的解决方案； 步骤10：决策树特征选择：决策树学习包含特征选择、决策树的修剪和决策树的更新过程；特征选择采用递归地选择法寻找最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程，如果特征数量很多，在决策树学习开始时对特征进行选择，只留下对训练数据有足够分类能力的特征； 步骤11：决策树的修剪：通过去掉过于细分的叶结点，使其回退到父结点，甚至更高的结点，然后将父结点或更高的结点改为新的叶结点，满足则执行步骤12，不满足则执行步骤10； 步骤12：更新决策树模型：将新的叶结点加入到决策树模型中，对决策树模型进行完善和更新，生成最新的叶节点阵列； 步骤13：决策树模型计算：故障诊断模型根据输入的故障问题，判别出现故障的具体原因，对故障信息进行特征提炼，采用决策树算法C4.5，提取出故障的特征指纹，输入决策树，得出最佳的解决方案； 步骤14：故障诊断方案给定，输出解决故障的方案。

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