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龙图腾网获悉江苏晶控智能电气有限公司申请的专利数字多孪生辅助的半监督增强复杂设备智能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：CN120087173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411967190.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权数字多孪生辅助的半监督增强复杂设备智能故障诊断方法是由许德智;丁忠祥;潘庭龙;刘思哲;吉枳霖设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字多孪生辅助的半监督增强复杂设备智能故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断技术领域，且公开了一种数字多孪生辅助的半监督增强复杂设备智能故障诊断方法，包括如下步骤：机理仿真孪生与深度数据孪生自监督数据增强；轻量化多尺度注意力机制诊断网络设计；基于半监督的三阶段诊断调节机制，该数字多孪生辅助的半监督增强复杂设备智能故障诊断方法在现有的故障诊断方法基础上引入了数字多孪生技术，结合深度数据孪生自监督数据增强，显著提升了模型的鲁棒性和准确性；同时在传统的诊断网络结构上，加入了轻量化多尺度注意力机制，增强了网络对多种故障特征的提取能力，优化了诊断精度。

本发明授权数字多孪生辅助的半监督增强复杂设备智能故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种数字多孪生辅助的半监督增强复杂设备智能故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、机理仿真孪生与深度数据孪生自监督数据增强阶段： S11、在MATLABSimscapeTM平台中构建三缸泵机理仿真模型，包括柱塞、密封件、单向阀和轴承的参数化设计，模拟正常状态及以下故障模式； S12、在仿真过程中采集稳态运行的流量与压力数据，每种状态记录1秒数据，构成多样化的样本数据集； S13、引入深度数据孪生方法，通过生成对抗网络GAN实现数据增强，并构建伪标签； S14、定义生成器和判别器损失函数： S15、为确保生成样本的多样性和一致性，定义皮尔逊相似性约束： 并构造自监督数据增强损失函数： S16、综合优化生成器、判别器和数据增强模块的目标函数： 其中，λ和β为权重超参数，通过Adam算法动态调整学习率，更新参数； S2、轻量化多尺度注意力机制诊断网络设计阶段：构建轻量化多尺度注意力机制诊断网络，包括多尺度卷积模块和通道注意力模块，实现输入数据的特征提取和融合； 多尺度卷积模块采用不同尺寸的卷积核提取细节、局部与全局特征，输出多尺度特征表示： 通道注意力模块通过权重分配优化特征表示，定义加权融合特征： fattx＝fLMANx⊙AfLMANx； 其中，AfLMANx表示通过高度和宽度方向注意力权重分配的特征权重； S3、基于半监督的三阶段诊断调节机制阶段；通过结合带标签和无标签数据，构建半监督学习框架，增强模型的鲁棒性和诊断准确性。

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