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龙图腾网获悉南京启征信息技术有限公司申请的专利设备故障识别方法、系统及储存介质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：CN119939277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510084472.8，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权设备故障识别方法、系统及储存介质是由祝治宇;冉启万;孙凯;齐涛;肖金超;宋建军设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本设备故障识别方法、系统及储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种设备故障识别方法、系统及储存介质，所述方法包括针对设备运行数据获取的原始故障数据集，采用主成分分析方法进行降维处理，通过特征权重初始化方式和正则化项系数，提取关键特征，得到降维后的故障特征集，降低特征冗余度；针对判定的罕见故障模式，采用SMOTE过采样技术生成合成样本，通过特征相关性分析，平衡数据集分布，得到平衡后的故障数据集，提高特征稀疏性；从优化后的模拟退火算法中获取故障判别结果，通过特征可解释性分析，若判别结果中存在罕见故障模式，则触发预警机制，根据节点故障恢复策略生成针对性维护建议。本方法能够有效识别和处理罕见故障，提高故障诊断的准确性和效率。

本发明授权设备故障识别方法、系统及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种设备故障识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取设备运行数据中的原始故障数据集，采用主成分分析方法进行降维处理，得到降维后的故障特征集； 根据降维后的故障特征集，采用密度聚类算法对故障模式进行分类，通过特征分布差异性判断，若聚类结果中某一类样本数量低于预设的早停机制阈值，则判定为罕见故障模式，否则为常见故障模式； 根据所述罕见故障模式，采用SMOTE过采样技术生成合成样本，并通过特征相关性分析进行平衡数据集分布操作，得到平衡后的故障数据集； 根据平衡后的故障数据集，采用自适应权重分配策略，计算每个故障模式的重要性权重； 将重要性权重融入预设目标函数中，通过优化算法选择和批量大小设置，得到加权目标函数，用于优化模拟退火算法的判别能力； 根据加权目标函数，采用并行计算框架优化模拟退火算法的计算过程，通过节点负载均衡和通信延迟优化，动态调整并行计算节点数量，若计算时间超过预设时间阈值，则通过任务调度策略和资源分配算法增加并行计算节点； 从优化后的模拟退火算法中获取故障判别结果，若判别结果中存在罕见故障模式，则触发预警机制，根据节点故障恢复策略生成维护建议； 其中，所述根据平衡后的故障数据集，采用自适应权重分配策略，计算每个故障模式的重要性权重，包括: 根据平衡后的故障数据集中的每个故障模式，统计其在历史数据中的出现频率，得到故障模式频率列表； 根据故障模式频率列表，采用自适应权重分配策略，通过学习率调整策略和权重衰减因子，初始化每个故障模式的重要性权重； 针对每个故障模式，判断其出现频率是否高于预设频率阈值，若高于频率阈值，则将该故障模式的重要性权重乘以一个大于1的因子，得到第一调整权重； 若低于频率阈值，则将该故障模式的重要性权重乘以一个小于1的因子，得到第二调整权重； 将第一调整权重或第二调整权重输出为每个故障模式的最终重要性权重； 通过交叉验证选择最优的超参数组合，得到加权目标函数； 其中，加权目标函数表示为： ； 式中，表示加权目标函数，表示第个子目标的权重，表示第个子目标函数，是决策变量向量，是子目标的数量，是正则化参数。

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