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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种基于领域泛化的工业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：CN119310956B 。

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：202310857390.3，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于领域泛化的工业故障诊断方法是由周晓锋;夏绍轩;史海波;李帅;刘舒锐;孙科设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于领域泛化的工业故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于领域泛化的工业过程故障诊断方法，并应用于工业场景中的未知领域的故障诊断。包括采集已知领域数据，训练生成对抗网络得到预训练判别器，构建多判别器生成对抗网络，利用多判别器生成对抗网络生成具有泛化特性的数据，利用生成的泛化数据和已知领域数据构建和训练故障诊断模型，以及利用故障诊断模型对新领域工业过程进行在线诊断。本发明提出的基于领域泛化的工业过程故障诊断方法主要面向工业场景中对未知领域缺乏先验知识和数据的情况下，通过生成对抗网络和有监督故障诊断模型的结合实现故障诊断的领域泛化。该方法的成功应用有望提升故障诊断的准确性，降低维护成本，为工业领域带来实质性的效益。

本发明授权一种基于领域泛化的工业故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于领域泛化的工业故障诊断方法，其特征在于，通过利用相近领域数据训练生成对抗网络，生成具有泛化特性的普适数据，并结合已知领域数据构建和训练故障诊断模型，用于工业场景中对未知领域缺乏先验知识和数据的故障诊断，包括以下步骤： 步骤1：采集待诊断未知工业过程的多个相近领域的样本数据，并分别标注故障标签； 步骤2：利用生成对抗网络构建单一判别器，输入各已知领域样本数据进行训练，获得对应该已知领域的预训练判别器； 步骤3：利用所有已知领域对应的预训练判别器，构建多判别器生成对抗网络； 步骤4：使用多判别器生成对抗网络，以所有已知领域数据为输入，生成具有泛化特性的数据，以扩展训练集并增强模型的泛化能力； 步骤5：构建故障诊断模型，并利用生成的泛化数据和已知领域数据训练该模型，使其具备对未知领域工业过程的泛化能力； 步骤6：利用经过训练的故障诊断模型，对新领域工业过程进行在线诊断，实时检测和识别可能出现的故障。

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国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114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”。

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