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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于FPGA的设备故障诊断与监测硬件加速方法和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：CN120849126B 。

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：202511341961.3，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权基于FPGA的设备故障诊断与监测硬件加速方法和装置是由包卓琳;张晓飞;秦国军;杨胜诗;曹万俊设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FPGA的设备故障诊断与监测硬件加速方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及基于FPGA的设备故障诊断与监测硬件加速方法和装置，所述方法将训练完成的故障诊断模型参数加载至高层次综合工具中，构建基础硬件架构；采用行缓存和窗口缓存技术优化数据流，通过移位寄存器实现数据并行提取，显著降低存储器访问次数和流水线启动间隔；通过循环结构重构和依赖关系优化实现计算并行化，采用循环交换技术消除数据依赖，设计并行计算单元阵列提升处理效率；采用双缓冲技术实现数据传输与计算的并行执行，进一步提升系统吞吐量。本方法通过四步渐进式优化策略，解决了FPGA神经网络加速器的关键技术问题，实现显著性能提升，为故障诊断神经网络硬件部署提供完整解决方案，具有重要的工程应用价值。

本发明授权基于FPGA的设备故障诊断与监测硬件加速方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于FPGA的设备故障诊断与监测硬件加速方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：将训练完成的故障诊断神经网络模型参数通过头文件形式加载至高层次综合工具中，构建基于FPGA的基础硬件架构，得到baseline硬件加速器； 步骤2：采用行缓存和窗口缓存技术优化baseline硬件加速器的数据流架构，得到数据流优化后的硬件架构； 步骤3：在数据流优化后的硬件架构的基础上，对神经网络算法采用循环结构重构消除计算中数据依赖关系，并设计并行计算单元阵列，实现多个输出神经元的同时计算； 步骤4：对步骤3优化后的硬件架构采用双缓冲技术实现数据传输与计算的并行执行，进一步提升系统整体吞吐量； 其中，步骤1具体包括： 将训练完成的故障诊断神经网络模型参数，统一转换为单精度浮点格式并封装至头文件中，通过头文件形式加载至VitisHLS； 采用流水线设计构建基础的FPGA硬件实现架构；基础的FPGA硬件实现架构包括：数据预处理单元、特征提取单元和分类决策单元；数据预处理单元用于负责输入信号的归一化和格式转换；特征提取单元用于通过卷积计算和池化操作提取故障特征；分类决策单元用于通过全连接层实现故障类型判别； 各计算单元采用Xilinx浮点IP核实现，并将IP核导入Vivado中进行电路设计，并将得到的比特流文件加载至PYNQ中；Xilinx浮点IP核包括浮点乘法器、累加器和激活函数计算单元。

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