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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于GATT-CNN-LSTM的流化床结块与磨损故障并行预测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：CN120822136B 。

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：202511331423.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于GATT-CNN-LSTM的流化床结块与磨损故障并行预测方法及装置是由刘金金;黄艺滨;郭敏;侯海良;徐雪松;艾彦迪;李豪军设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GATT-CNN-LSTM的流化床结块与磨损故障并行预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于GATT‑CNN‑LSTM的流化床结块与磨损故障并行预测方法及装置，该方法步骤包括：步骤S01、采集在不同监测位置处的温度以及质量流率形成故障数据集；步骤S02、根据故障数据集分别提取变化率得到故障特征；步骤S03、根据各故障特征序列计算故障程度指标值，以判断对应的故障程度，并根据各参数的贡献状态判断故障类别，配置故障程度与故障类型标签；步骤S04、使用带有标签的故障特征数据集训练故障预测分类模型；步骤S05、提取实时故障特征序列，输入至训练后的故障预测分类模型中，得到故障程度与故障类型结果。本发明能够并行实现流化床内的结块故障与磨损故障的识别，还能够实现故障程度预测。

本发明授权基于GATT-CNN-LSTM的流化床结块与磨损故障并行预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于GATT-CNN-LSTM的流化床结块与磨损故障并行预测方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S01、故障数据采集：分别在热态双循环流化床系统不同故障程度工况下采集气化炉、燃烧炉在不同监测位置处的状态参数形成故障数据集，所述状态参数包括温度数据以及质量流率； 步骤S02、故障特征提取：根据故障数据集分别提取各个监测位置在不同测量时间点的状态参数的变化值以及偏离均值程度值得到故障特征，每个测量时间点得到一组故障特征序列； 步骤S03、故障数据分类：根据每个测量时间点的故障特征序列计算对应的故障程度指标值，根据所述故障程度指标值判断是否处于故障工况以及判断故障程度与故障类别，根据故障程度以及故障类别的判断结果配置每个故障特征序列对应的故障程度标签以及故障类别标签，得到带有标签的故障特征数据集； 步骤S04、故障预测模型训练：使用所述带有标签的故障特征数据集训练预先构建的GATT-CNN-LSTM故障预测分类模型； 步骤S05、实时故障并行预测：实时采集被测流化床系统在运行过程中气化炉、燃烧炉在不同位置处的状态参数，并提取对应的变化值以及偏离均值程度值得到实时故障特征序列，输入至训练后的GATT-CNN-LSTM故障预测分类模型中，得到故障程度预测结果以及故障类型分类结果输出； 步骤S03中，当判断为故障工况时根据故障程度指标值计算过程中各参数的贡献状态判断故障类别，包括： 步骤S321.判断结块故障计算项、磨损故障计算项对故障程度指标值R的贡献比，如果结块故障计算项对应的贡献比大于预设贡献比阈值，则判定为结块故障主导模式，设置故障标签为结块故障，如果磨损故障计算项对应的贡献比大于预设贡献比阈值，则判定为磨损故障主导模式，设置故障标签为磨损故障，如果结块故障计算项、磨损故障计算项对应的贡献比均衡，则转入步骤S322以进行次级判断，其中温度参数包括温度变化加速度绝对值TC以及温度偏离均值程度值TD； 步骤S322.判断故障程度指标值R的计算模型中交叉反馈项的占比大小，如果交叉反馈项对故障程度指标值R的占比大于预设双故障判断阈值，则判定为结块与磨损双故障并触发预警；如果交叉反馈项对故障程度指标值R的占比小于预设单故障判断阈值，则判定为单故障，根据结块故障计算项、磨损故障计算项对应的贡献比中较大项对应的故障确定出故障类型； 步骤S03中，根据所述故障特征序列计算对应的故障程度指标值包括： 根据故障特征序列中气化炉、燃烧炉在不同位置处的温度变化参数、质量流率变化率以及对应的偏离均值程度值计算故障程度指标R，所述温度变化参数包括温度变化加速度绝对值，所述偏离均值程度值包括温度偏离均值程度值以及质量流率偏离均值程度值，故障程度指标R的计算模型中包括结块故障计算项、磨损故障计算项以及交叉反馈计算项，所述结块故障计算项根据温度变换参数以及对应的偏离均值程度值计算得到，所述磨损故障计算项根据质量流率变化率以及对应的偏离均值程度值计算得到，所述交叉反馈计算项根据各位置的总温度变换参数、总质量流率偏离均值程度值计算得到。

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