買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉杭州市北京航空航天大學國際創新研究院(北京航空航天大學國際創新學院);北京航空航天大學申請的專利一種基于FE-FAGDM的零樣本條件下故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120217120B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510694507.X，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于FE-FAGDM的零樣本條件下故障診斷方法是由程玉杰;常一;呂琛;丁宇設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于FE-FAGDM的零樣本條件下故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于FE?FAGDM的零樣本條件下故障診斷方法，屬于工業設備故障診斷技術領域。首先，進行故障知識收集，同時基于故障描述和故障維修記錄明確出現的故障模式，提取故障模式對應的故障屬性；其次，進行監測參數優選，從所有監測參數中優選出對故障屬性變化敏感的參數，以此作為故障樣本；再次，將優選參數集作為故障樣本，對其進行特征重構得到特征重構故障樣本；最后，進行引導生成特征重構樣本，并選用SVM作為故障診斷模型，實現零樣本條件下的故障診斷。本發明將擴散模型強大的數據分布學習能力和語義引導生成方法相結合，提取故障語義屬性作為引導，能夠實現工業過程中零樣本故障模式的故障樣本高質量生成，提高故障診斷準確率。

本發明授權一種基于FE-FAGDM的零樣本條件下故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于FE-FAGDM的零樣本條件下故障診斷方法，其特征在于，所述零樣本條件下故障診斷方法包括以下步驟： 步驟一、收集故障知識； 收集原始故障數據，對監測參數記錄的起止時間進行統一，并提取故障模式對應的故障屬性，稱有樣本的故障模式為已見類故障模式，無樣本的故障模式為零樣本故障模式； 步驟二、優選監測參數； 根據故障模式與故障屬性構建“故障模式-故障屬性”關聯矩陣，選出對故障屬性變化敏感的監測參數，作為故障樣本； 步驟三、故障樣本特征重構： 對故障樣本進行特征重構得到特征重構故障樣本； 步驟四、特征重構樣本引導生成： 構建擴散模型FE-FAGDM，利用已見類特征重構故障樣本和相應的故障屬性標簽對FE-FAGDM進行訓練，將零樣本故障模式所有的故障屬性作為引導條件嵌入到FE-FAGDM中，得到零樣本故障模式的生成故障樣本；具體的： 步驟4.1，構建特征增強和故障屬性引導的擴散模型，簡稱為FE-FAGDM模型；其中，FE-FAGDM模型的結構包括3個下采樣層、2個時間嵌入層、2個語義嵌入層、3個上采樣層和1個輸出層； 步驟4.2，構建FE-FAGDM模型的損失函數，基于降噪擴散概率模型DDPM構建FE-FAGDM的損失函數；訓練過程中，將高斯噪聲逐步添加到信號中； 步驟4.3，步驟4.2中的故障引導標簽為故障語義屬性矩陣的行向量，第i個故障Fi的引導標簽如下式： 其中，Aij為第i個故障模式Fi的與第j個故障語義屬性Aj的相關性表征值，m為故障語義屬性個數； 步驟4.4，以步驟4.2的FE-FAGDM模型損失函數為訓練過程的目標函數，基于步驟3所得特征重構故障樣本和相應的故障語義屬性標簽對FE-FAGDM模型進行訓練，得到訓練好的FE-FAGDM模型； 步驟4.5，FE-FAGDM模型的目標是針對零樣本故障模式生成高質量的故障樣本；通過訓練好的FE-FAGDM模型生成故障樣本；基于CFG-DDPM的采樣，以零樣本故障模式的引導標簽lu引導FE-FAGDM模型生成零樣本故障的生成故障樣本； 步驟五、故障診斷： 選用SVM模型作為故障診斷模型，使用生成故障樣本對SVM模型進行訓練，將實際的零樣本故障模式的特征重構故障樣本輸入SVM模型，實現零樣本條件下的故障診斷。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州市北京航空航天大學國際創新研究院(北京航空航天大學國際創新學院);北京航空航天大學，其通訊地址為：311100 浙江省杭州市余杭區瓶窯鎮雙紅橋街166號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。