买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中铁建设集团有限公司;中铁建设集团机电安装有限公司申请的专利一种基于深度学习的机电系统故障诊断系统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：CN120163069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510637465.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的机电系统故障诊断系统是由吴少儒;谭学彪;汪诗超;郭鑫焱;刘杰;刘雪彪;田菲;胡春雨;李涛涛;王炎波;黄庆寿;杜喜军;江期洪;甘丰华设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的机电系统故障诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习算法技术领域，提供了一种基于深度学习的机电系统故障诊断系统，数据采集与预处理模块实时采集机电系统运行数据，并对其设定动态窗口长度、清洗、降噪与标准化处理；可解释深度学习诊断模块借助因果门控和双分支网络进行特征筛选与解耦学习，提取故障相关特征，生成含因果路径与异常提示的诊断结果，物理约束融合模块获取机电系统的物理原理数据和机电系统正常工作下的参数数据，通过机电系统物理原理对可解释深度学习诊断模块进行物理约束；本发明通过因果特征筛选、动态因果掩码生成与路径提取，融合多物理场定律建模与物理约束注入，结合时序瞬时因果分析，实现了故障诊断的因果显性化表达与物理逻辑一致性保障。

本发明授权一种基于深度学习的机电系统故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的机电系统故障诊断系统，其特征在于，包括： 数据采集与预处理模块，所述数据采集与预处理模块用于采集机电系统历史运行数据和实时运行数据，并对其设定动态窗口长度、清洗、降噪与标准化处理； 可解释深度学习诊断模块，所述可解释深度学习诊断模块与数据采集与预处理模块数据连接，借助因果门控和双分支网络进行特征筛选与解耦学习，提取故障相关特征，最终生成含因果路径与异常提示的诊断结果，实现故障诊断的同时输出诊断依据； 所述可解释深度学习诊断模块包括特征计算单元和可解释诊断单元； 所述特征计算单元包括离线计算子单元和在线计算子单元； 所述在线计算子单元接收输入，传感器数据和掩码矩阵M，通过因果门控层，对原始特征进行通道级筛选： ； 其中，表示哈达玛积，强制无关通道权重归零，同时，仅保留与当前故障类别因果相关的传感器信号参与后续计算； 接着进行解耦特征学习，使用双分支网络结构： 因果分支，处理，通过因果卷积提取时序因果特征H； 非因果分支，处理数据X，通过普通CNN提取全局特征； 输出融合特征； 物理约束融合模块，所述物理约束融合模块与可解释深度学习诊断模块数据连接，获取机电系统的物理原理数据和机电系统正常工作下的参数数据，通过机电系统物理原理对可解释深度学习诊断模块进行物理约束，确保诊断结果符合物理规律； 决策交互模块，所述决策交互模块与可解释深度学习诊断模块数据连接，用于接收可解释深度学习诊断模块输出的结果与解释信息，并呈现给运维人员，提供交互接口，支持人工复检与反馈，优化诊断系统。

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中铁建设集团有限公司;中铁建设集团机电安装有限公司，其通讯地址为：100040 北京市石景山区石景山路20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”。