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龙图腾网获悉山东豪事达智能家居有限公司申请的专利一种基于人工智能的风扇安全故障检测方法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：CN119989171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510076634.3，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于人工智能的风扇安全故障检测方法是由唐兴林;唐兴木;唐文泽;唐文辰;魏连朝设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的风扇安全故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于故障检测技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的风扇安全故障检测方法。该方法先收集原始信号样本，接着对其进行去噪、滤波等预处理。然后采用改进人工蜂群算法ABC优化特征模态分解FMD，通过筛选局部极值得到固有模态函数IMF，以最小化误差函数和最大化信息增益为目标，构建优化问题，经一系列操作获取信号模态分量。最后利用考虑信息增益的KDTree，依数据特征选划分维度构建树，将信号分量数据纳入树中，遍历叶节点实现故障判断。本发明综合多种技术手段，有效解决了现有风扇故障检测方法效率低、准确性差问题，提高了风扇故障检测的准确性和效率，保障了风扇的安全运行。

本发明授权一种基于人工智能的风扇安全故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的风扇安全故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、首先收集原始信号样本； S2、对原始信号进行预处理操作； S3、采用改进人工蜂群算法ABC优化特征模态分解FMD以实现最大化提取的故障特征信息准确性、最小化提取信号分量与真实故障特征信号之间误差，对原始信号进行提取得到故障信息的信号分量，具体实现步骤为： S31、首先通过逐步筛选信号的局部极大值和极小值，得到固有模态函数IMF：，其中是原始信号，是第i个固有模态函数，为残余信号； S32、确定优化目标为最小化误差函数：，其中是模态分量对应的真实故障信号； S33、利用信息增益衡量每个模态分量对于故障的贡献，信息增益表示为：，其中为模态分量的特征，为故障的熵，是已知特征条件下故障的条件熵； S34、最后综合构建一个新的优化问题来控制误差最小化和信息增益最大化：，其中N为模态分量个数，Q为每个模态分量对应的特征个数，采用改进ABC优化FMD，通过ABC优化得到一组信号模态分量； S4、最后采用基于考虑信息增益KDTree，根据数据特征计算信息增益选划分维度构建树，信号分量数据纳入树中根据叶节点实现故障的判断。

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