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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利基于数据图像差异性的冷水机组故障检测方法及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：CN117076904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311027017.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于数据图像差异性的冷水机组故障检测方法及系统是由张汉元;张玉玉;孟欢欢;燕启超设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据图像差异性的冷水机组故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开涉及故障诊断技术领域，提出了一种基于数据图像差异性的冷水机组故障检测方法及系统，包括：将获取的正常工况数据集和在线测试数据集进行分别进行图像转换，采用对称堆栈自编码网络进行非线性变换，将得到的灰度图分别映射到高维特征空间；针对经过非线性变换到高维空间的在线测试灰度图和正常工况灰度图，采用慢特征分析分别提取慢特征信息并相减，对得到的慢特征信息差值图进行扩充，根据扩充后得到的差值图子图计算得到监控统计量，与设定的故障检测统计量的阈值比较，判断是否发生故障。能够挖掘系统运行数据的空间关联性和非线性特征，并且能够消除数据的时变动态特性，改善故障检测效果。

本发明授权基于数据图像差异性的冷水机组故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数据图像差异性的冷水机组故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 将获取的正常工况数据集和在线测试数据集进行分别进行图像转换，分别得到在线测试灰度图M0和正常工况灰度图M3； 采用对称堆栈自编码网络进行非线性变换，将得到的灰度图分别映射到高维特征空间，具体包括： 将输入的灰度图通过编码器进行非线性映射，得到灰度图的非线性特征，从而在高维空间中充分展现灰度图的非线性特征； 根据得到的非线性特征，通过解码器重构原始输入的灰度图，将正常工况灰度图和在线测试灰度图映射到高维特征空间；针对经过非线性变换到高维空间的在线测试灰度图和正常工况灰度图，采用慢特征分析，分别提取慢特征信息并相减，得到在线测试数据和正常工况数据的慢特征信息差值图，具体包括： 根据经过非线性变换到高维空间的在线测试灰度图和正常工况灰度图，共同计算得到投影矩阵； 将得到的投影矩阵的转置分别乘以经过非线性变换到高维空间的在线测试灰度图和正常工况灰度图，得到对应的慢特征信息后作差，得到在线测试慢特征差值图； 对得到的慢特征信息差值图进行扩充，根据扩充后得到的差值图子图计算得到监控统计量，与设定的故障检测统计量的阈值比较，判断是否发生故障； 其中，采用离线建模分析确定故障检测统计量的阈值，包括如下步骤： 将获取两个批次正常工况数据集进行分别进行图像转换，分别得到对应的正常工况灰度图M1和正常工况灰度图M2； 采用对称堆栈自编码网络进行非线性变换，将得到的灰度图分别映射到高维特征空间； 针对经过非线性变换到高维空间的两个正常工况灰度图，采用慢特征分析，分别提取慢特征信息并相减，得到两个正常工况数据的慢特征信息差值图； 对得到的慢特征信息差值图进行扩充，根据扩充后得到的差值图子图计算得到监控统计量的控制限，作为故障检测统计量的阈值。

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