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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利适用于样本极度稀缺场景的暖通空调智能故障诊断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：CN121412778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511992215.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权适用于样本极度稀缺场景的暖通空调智能故障诊断方法是由严珂;毕健;刘健设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于样本极度稀缺场景的暖通空调智能故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于样本极度稀缺场景的暖通空调智能故障诊断方法，包括：将暖通空调历史运行数据导出至本地计算机，并构建面向暖通空调运行数据的CDDPM，对少量真实故障样本进行训练；在此基础上，CDDPM生成大量合成故障样本；将合成故障样本的类别标签舍弃，并与等量的无标记正常样本共同用于掩码重构式自监督训练；完成自监督训练后，编码器参数迁移至分类器，结合少量真实故障样本与等量正常样本进行监督微调，从而校准由合成数据引入的域偏移，使表示空间与真实运行条件对齐；经微调后的分类器作为最终故障诊断模型，实现鲁棒的故障检测与诊断。本发明有效解决了故障数据稀缺导致的智能诊断方法难以应用于实际场景的技术难题。

本发明授权适用于样本极度稀缺场景的暖通空调智能故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于样本极度稀缺场景的暖通空调智能故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将暖通空调系统历史运行数据从数据中心导出至本地计算机；其中，所述暖通空调系统历史运行数据包括大量正常样本数据和少量真实故障样本数据，为实数集，为特征维度； 步骤2、构建面向暖通空调运行数据的定制化去噪扩散概率模型，利用所述少量真实故障样本数据对定制化去噪扩散概率模型进行训练，以充分挖掘潜在数据模式；训练好的定制化去噪扩散概率模型从不同的随机噪声向量出发，生成大量合成故障样本数据，且所述合成故障样本数据与所述正常样本数据的数量相同；其中，所述定制化去噪扩散概率模型的前向扩散过程通过逐步添加高斯噪声，使所述少量真实故障样本数据逐渐转化为近似纯噪声的故障样本；所述定制化去噪扩散概率模型的反向去噪过程利用经过学习的高斯转移逐步重建与真实故障样本数据相似的样本数据； 步骤3、将所述大量合成故障样本数据与等量的正常样本数据的标签移除，被移除标签后的无标签样本数据共同组成用于掩码重构式自监督学习的无标签数据集；将所述无标签数据集输入预训练模型进行掩码重构预训练，所述预训练模型中的编码器从大量无标签数据中学习有用的表示；掩码重构预训练结束后，将编码器参数迁移至分类器中；将所述少量真实故障样本数据与等量的正常样本数据共同组成标记数据集，将所述标记数据集输入至所述分类器中对编码器参数进行监督微调，从而校准由合成故障样本数据引入的域偏移； 步骤4、将经微调后的分类器作为最终的故障诊断模型，采用所述故障诊断模型对暖通空调实时运行数据进行故障检测与诊断，从而得到鲁棒的故障诊断结果。

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