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龙图腾网获悉华能南京金陵发电有限公司申请的专利一种自诊断预警功能异常状态识别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：CN116502134B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310251453.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种自诊断预警功能异常状态识别系统是由程延光;张宪岭;王连泰;刁目磊;叶剑设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自诊断预警功能异常状态识别系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种自诊断预警功能异常状态识别系统，涉及火电厂安全技术领域，包括有数据获取模块，用于实时采集原始数据；数据处理模块，用于对原始数据以及从历史数据中提取的故障数据集进行预处理；模型建立模块，用于对利用处理后的数据训练得到的二分类器并集得到异常自诊断预测模型；状态识别模块，用于将数据输入异常自诊断预测模型中，识别故障数据并基于输出的第一故障类别，发送对应报警信号反馈至操作员站。通过对利用预处理后的故障数据训练得到的二分类器并集得到异常诊断预测模型；基于实时数据输入异常诊断预测模型中输出的故障类别，确定对应报警信号并反馈至操作员站，保证了系统安全运行的同时，也为状态检修提供依据。

本发明授权一种自诊断预警功能异常状态识别系统在权利要求书中公布了：1.一种自诊断预警功能异常状态识别系统，其特征在于，包括： 数据获取模块：用于利用安装在预设位置处的预设装置实时采集原始数据，并进行存储； 数据处理模块：用于分别对原始数据以及从历史数据中提取的故障数据集进行预处理，得到第一数据以及第一目标数据； 模型建立模块：包括样本确定单元：用于将第一目标数据任意分为m组，并将任意m-1组第一目标数据确定为训练样本集Y＝{y1,y2,y3,…yn},其中n表示样本总个数；近邻域构建单元：用于利用所述训练样本集Y＝{y1,y2,y3,…yn}，获取主成分信息Z＝{z1,z2,z3,…zn}；基于欧式距离，构建低维空间样本点的近邻域Zi＝{zi1,zi2,zi3,…zik+1}i＝1,2,3,…,n以及与数据空间样本点的近邻域Yi＝{yi1,yi2,yi3,…yik}i＝1,2,3,…,n；重构样本单元：用于获取仿射矩阵，并基于每个低维空间样本点与其邻域中心的局部误差逆映射得到重构误差；对齐原始空间中每个近邻域Yi中心的重构误差，得到重构后的样本点yri，最后得到重构后样本集Yr＝{yr1,yr2,yr3,…yrn}；模型构建单元：包括划分块：用于根据重构后样本集的N种类别标签，将重构后样本集Yr＝{yr1,yr2,yr3,…yrn}中所有两两标签不同的样本进行划分，构建得到个二类样本集，其中，[]表示取整符号；训练块：用于为每个二类样本集训练一个二分类器后，将剩余一组的第一目标数据作为待测数据依次输入进行分类结果的判断；若只有一个二分类器的结果，将该二分类器标记为第一正类，最终分类结果为该第一正类对应的类别标签；若不止一个二分类器结果，则选取可靠度最高的二分类器对应的类别标签作为最终分类结果；构建块：用于基于交叉验证算法，重新进行训练得到最优二分类器，再并集得到异常自诊断预测模型； 状态识别模块：用于将所述第一数据输入至异常自诊断预测模型中，识别故障数据并输出对应的第一故障类别，再根据所述第一故障类别，发送对应类别的报警信号反馈至操作员站。

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