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龙图腾网获悉中国船舶重工集团公司第七一一研究所申请的专利一种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：CN115793594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202111055591.9，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种故障诊断方法是由赵思恒;周航;李文荣;陈冬梅;魏承印;徐驰骋设计研发完成，并于2021-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种故障诊断方法。故障诊断方法包括获取诊断规则表，并根据诊断规则表建立故障诊断模型；建立故障推理模型和强化学习模型，故障推理模型基于故障诊断模型进行不确定性推理，以根据故障现象得出可能的第一故障原因，并推理出第一故障原因出现的概率值，故障推理模型将第一故障原因出现的概率值与预设的阈值相比较：若第一故障原因出现的概率值符合预设的阈值，则第一故障原因作为故障推理模型的结果；若第一故障原因出现的概率值不符合预设的阈值，则强化学习模型对诊断规则表进行更新。根据本发明的故障诊断方法，具备了自动学习和自动更新的能力，拥有更完备的故障诊断知识和更准确的故障诊断能力。

本发明授权一种故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断方法包括： 获取诊断规则表，并根据所述诊断规则表建立故障诊断模型，其中， 所述诊断规则表中，同一故障现象对应多种的故障原因，不同的故障原因分别对应的不同的可信度，并且或者， 所述诊断规则表中，同一故障原因对应多种可能产生的故障现象，不同的故障现象分别对应的不同的可信度； 建立故障推理模型和强化学习模型，所述故障推理模型基于所述故障诊断模型进行不确定性推理，以根据故障现象得出可能的第一故障原因，并根据所述不同的可信度推理出所述第一故障原因出现的概率值， 所述故障推理模型将所述第一故障原因出现的概率值与预设的阈值相比较： 若所述第一故障原因出现的概率值符合所述预设的阈值，则所述第一故障原因作为所述故障推理模型的结果； 若所述第一故障原因出现的概率值不符合所述预设的阈值，则所述强化学习模型对诊断规则表中的所述可信度进行更新， 所述强化学习模型采用强化学习算法对诊断规则表进行更新，所述强化学习算法包括： 建立Qs，a表，在所述Qs，a表中，所述强化学习模型的环境状态s包括所述诊断规则表中的所述可信度的所有取值； 根据所述Qs，a表设置所述强化学习模型的动作a，所述动作a为对所述可信度数值的调整； 所述强化学习模型通过动作a将环境状态s调整为新的环境状态s’，并计算奖励r； 根据新的环境状态s’更新所述诊断规则表。

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