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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于多指标监测的油液失效诊断溯源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：CN115099828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210662547.2，技术领域涉及：G06Q30/018；该发明授权一种基于多指标监测的油液失效诊断溯源方法及系统是由武通海;韩志栋;潘燕;敬运腾;王硕;雷亚国;曹军义设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多指标监测的油液失效诊断溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多指标监测的油液失效诊断溯源方法及系统，构建多指标失效诊断树状结构；对底事件指标层的油液监测数据进行量纲统一，并划分状态等级，采用模糊隶属函数对量纲统一后的指标层数据进行模糊化，得到油液监测数据对应每个状态等级的隶属度概率；建立基于IF‑THEN规则的专家系统，对树状结构的与门和或门制定不同的推理规则，将隶属度概率输入基于IF‑THEN规则的专家系统，得到油液综合状态隶属于每个状态等级的联合概率值；根据联合概率值对油液不同状态等级赋予不同的效用区间，解模糊化得到油液综合状态值，根据阈值对油液状态进行诊断；对诊断为失效的数据进行溯源。本发明提高了油液失效状态判定的科学性和准确性。

本发明授权一种基于多指标监测的油液失效诊断溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多指标监测的油液失效诊断溯源方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建多指标失效诊断树状结构，多指标失效诊断树状结构各层之间通过与门或或门连接； S2、对步骤S1构建的多指标失效诊断树状结构中底事件指标层的油液监测数据进行量纲统一，并划分状态等级，采用模糊隶属函数对量纲统一后的指标层数据进行模糊化，将指标对不同的状态等级进行隶属评估，得到油液监测数据对应每个状态等级的隶属度概率，对指标层数据进行量纲统一，得到无量纲的归一化数据；将状态等级划分为个等级，采用模糊隶属函数计算指标数据，得到监测数据对应每个状态等级的隶属度，归一化数据为： 其中，，表示指标失效时的阈值，表示指标初始值，为归一化后的油液指标数据，为效益型指标集合，为成本型指标集合； S3、建立基于IF-THEN规则的专家系统，对步骤S1树状结构的与门和或门制定不同的推理规则，将步骤S2得到的隶属度概率输入基于IF-THEN规则的专家系统，对出现故障的树状结构进行油液多指标融合，得到油液综合状态隶属于每个状态等级的联合概率值，对树状结构的与门和或门制定不同的推理规则，从树状结构的第四层监测指标开始，应用与门推理规则库得到第三层的属性部分，在第三层对于树状结构的三个分支分别应用不同的推理规则库，得到第二层油液属性部分，通过第二层或门推理规则库，得到第一层油液综合状态隶属于各个状态等级的联合概率； 第k条推理规则如下： IF:isand…isand…andis THEN: 其中，IF部分的内容为规则前件，THEN部分的内容为规则后件，表示第k条规则前件中的第i个油液数据，，为状态等级，r代表数据数目；为规则后件中的信度，表示第个等级，N为状态等级的总数目，为第N个状态等级，为隶属于第N个状态等级的概率； 沿故障树状结构进行油液多指标融合，具体为： 根据树状结构与门和或门的推理规则设立4条规则库，包括与门的两属性推理和三属性推理规则，或门的两属性和三属性推理规则，规则库建立后，在树状结构最底层，对于指标，应用两输入的Rule4规则库进行模糊推理，得到属性，对于指标，应用两输入的Rule3规则库进行模糊推理，得到属性，在第三层，对于指标和属性，应用三输入的Rule1规则库进行模糊推理，得到属性，对于指标，应用两输入的Rule3规则库进行模糊推理，得到属性，对于指标和属性，应用三输入的Rule2规则库进行模糊推理，得到属性，在第二层，对于属性，，，应用三输入的Rule1规则库进行模糊推理，得到第一层油液综合状态隶属于各个状态等级的联合概率； S4、根据步骤S3得到的联合概率值对油液不同状态等级赋予不同的效用区间，解模糊化得到油液综合状态值，根据实际数据和相关的油液监测标准设定综合状态值的阈值ε，根据阈值ε对油液状态进行诊断，基于步骤S3得到的油液各状态等级的联合概率值，对油液状态等级赋予相应的效用区间，进行解模糊化得到油液的综合状态评估结果，当小于综合状态判定阈值ε时诊断油液为健康状态，当大于等于综合状态判定阈值ε时诊断油液为失效状态； S5、对步骤S4诊断为失效的数据进行溯源，具体为： 对于成本型指标，当油液的指标值大于或等于指标阈值时，将对应油液指标定为引起失效的油液指标，结束溯源； 当油液的指标值小于指标阈值时，从第二层开始对油液的属性层数据解模糊化，将解模糊化后的值进行比较，对于数值最大的属性，沿着对应属性继续在第三层的分支进行失效溯源，若对应属性在第三层的分支全是指标数据，则比较对应分支下统一量纲后的指标数据，将最大值定为引起失效的油液指标； 当对应属性在第三层的分支既有指标数据又有属性数据，则将属性数据进行解模糊化，与对应分支下的统一量纲后的指标数据一起进行比较，若指标数据最大，则将对应指标定为引起失效的油液指标，若解模糊化后的属性数据最大，继续在第四层的分支进行溯源； 对于属性在第四层的指标数据分支，比较对应分支下统一量纲后的指标数据，将最大值定为引起失效的油液指标，完成失效溯源； 对于效益型指标，当油液各指标值等于或低于指标阈值，将对应油液指标定为引起失效的油液指标，结束溯源。

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