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龙图腾网获悉广东精冷源建设有限公司申请的专利换热模组的智能故障诊断方法及装置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：CN120144984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510609212.8，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权换热模组的智能故障诊断方法及装置是由谢必华设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本换热模组的智能故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种换热模组的智能故障诊断装置，涉及故障诊断技术领域；含数据采集、预处理、特征提取、故障诊断模型和结果输出模块，数据采集模块用多传感器网络在关键部位精准采集运行数据；预处理模块去除噪声、异常值，平滑并归一化数据，特征提取模块提取多层次、多维度特征，包括时域、频域和时频域特征；故障诊断模型采用胶囊网络和长短时记忆网络结合的混合模型，结果输出模块以多模态输出结果，有三维可视化、多渠道通知。本发明诊断准确，降低误报漏报；诊断高效，实时监测发现故障；具备自适应和智能学习能力，适应不同工况，多模态输出结果方便运维，还有故障预测功能，保障设备稳定运行。

本发明授权换热模组的智能故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种换热模组的智能故障诊断装置，其特征在于，包括： 数据采集模块：采用分布式传感器网络布局在换热模组的热器进出口、泵体、阀门布置不同类型的传感器实时获取流体流量；各传感器通过有线或无线通信协议将采集到的温度、压力、流量、振动频率传输至数据采集终端；采集终端配备数据缓存功能应对通信故障； 数据预处理模块：接收采集到的原始运行数据后先运用中位数滤波算法去除噪声和孤立的异常值；对于连续的异常数据段，采用基于统计分析的异常检测方法，通过计算数据的四分位数间距IQR，将超出和范围的数据判定为异常并进行修正；然后使用自适应滑动平均滤波算法对数据进行平滑处理，算法根据数据的波动情况自动调整滑动窗口的大小N，公式为，其中和为可调系数，为数据的标准差，为数据的均值；接着采用Z-score归一化方法对数据进行归一化处理，公式为，其中x为原始数据，为数据的均值，为数据的标准差； 特征提取模块：从预处理后的数据中提取特征，运用主成分分析PCA方法对数据进行降维处理，还采用独立成分分析ICA提取数据中的独立成分特征；ICA通过最大化数据的非高斯性来分离出相互独立的成分；同时提取数据的时域特征、频域特征和时频域特征；时频域特征提取采用希尔伯特-黄变换HHT； 故障诊断模型模块：采用基于深度学习的胶囊网络CapsNet和长短时记忆网络LSTM相结合的混合模型进行故障诊断；将提取的特征输入到混合模型中，模型的输入层对特征进行初步编码，模型的损失函数采用动态路由损失函数，结合交叉熵损失和重构损失，公式为，其中为类别标签，为胶囊的输出向量，和为阈值，为重构损失的权重系数，x为输入数据，为重构数据； 所述数据采集模块配备自校准功能，定期对传感器进行自校准，通过与标准参考值进行比对，采用最小二乘法拟合校准曲线，公式为，其中为传感器的测量值，为标准参考值，a和b为校准系数；同时数据采集模块对传感器的健康状态进行监测，当检测到传感器出现故障时发出更换提示； 所述故障诊断模型模块还采用联邦学习的方式进行模型训练，分布在不同地理位置的换热模组的数据在不共享原始数据的情况下，通过加密通信和模型参数交换的方式共同训练一个全局模型； 结果输出模块配备故障预测功能，通过对历史故障数据和当前运行数据的分析，采用时间序列预测模型预测未来发生的故障类型和时间，为设备的维护和管理提供提前预警和决策支持； 实时监测模块：在数据采集过程中，采用多尺度分析方法对数据进行小波分解，在不同尺度空间设置预警阈值；运用模糊逻辑推理对不同尺度下的数据特征进行综合判断，根据换热模组的运行工况和环境因素动态调整预警阈值，当数据超过预警阈值时发出预警信号。

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