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龙图腾网获悉东北电力大学;国能智深控制技术有限公司申请的专利基于仿真模型优化与多域特征融合的故障诊断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：CN120929935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510989706.3，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于仿真模型优化与多域特征融合的故障诊断方法及系统是由辛红伟;杨乐涵;武英杰;牛海明;钟震;袁伟茹;张树德;杨彦军;梁延东;李志伟;王越;陈成龙设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于仿真模型优化与多域特征融合的故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种基于仿真模型优化与多域特征融合的故障诊断方法及系统。所述的方法包括如下步骤：构建塔筒的初始塔筒仿真模型和多域特征融合的故障诊断模型，并对初始塔筒仿真模型进行优化和聚缩，得到聚缩后塔筒仿真模型；使用聚缩后塔筒仿真模型，生成塔筒的仿真数据，并将仿真数据和对应的实测数据进行多域特征融合，得到综合特征向量；使用故障诊断模型，对综合特征向量进行故障诊断，得到对应的实时故障诊断结果。本发明解决了现有技术存在的准确率低、效果差以及全面性差的问题。

本发明授权基于仿真模型优化与多域特征融合的故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于仿真模型优化与多域特征融合的故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤： 构建塔筒的初始塔筒仿真模型和多域特征融合的故障诊断模型，并对初始塔筒仿真模型进行优化，得到优化后塔筒仿真模型； 所述的故障诊断模型基于RF-Attention-SVM算法构建，且故障诊断模型包括依次连接的基于RF算法构建的关键特征筛选模块、基于Attention机制构建的注意力权重模块以及基于SVM算法构建的故障诊断模块； 其中，对初始塔筒仿真模型的模型参数进行优化，得到优化后塔筒仿真模型，包括如下步骤： 采用动态聚缩法，降低初始塔筒仿真模型的自由度，得到聚缩后塔筒仿真模型； 对聚缩后塔筒仿真模型进行灵敏度计算，若得到的灵敏度大于阈值，则输出优化后塔筒仿真模型，否则，进入下一步骤； 使用多目标优化算法，对聚缩后塔筒仿真模型的模型参数进行优化，得到优化后塔筒仿真模型，包括如下步骤： 使用聚缩后塔筒仿真模型，生成塔筒的仿真样本，并进行频域分析，得到仿真样本的仿真固有频率和仿真振型； 使用传感器，采集仿真样本对应的实测样本，并EFDD算法，获取实测样本的实测固有频率和实测振型； 根据仿真固有频率、仿真振型、实测固有频率以及实测振型，定义目标函数； 根据目标函数，设定MOSGA算法的适应度函数，并基于适应度函数，进行迭代优化，得到最优的模型参数； 根据最优的模型参数，对聚缩后塔筒仿真模型进行优化，得到优化后塔筒仿真模型； 使用优化后塔筒仿真模型，生成塔筒的仿真数据，并将仿真数据和对应的实测数据进行多域特征融合，得到综合特征向量； 使用故障诊断模型，对综合特征向量进行故障诊断，得到对应的实时故障诊断结果。

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