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龍圖騰網獲悉國網安徽省電力有限公司電力科學研究院;安徽大學申請的專利一種基于多尺度因果分析的冷卻風機故障根因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：CN120106231B 。

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：202510590094.0，技術領域涉及：G06N5/04；該發明授權一種基于多尺度因果分析的冷卻風機故障根因診斷方法是由湯杰杰;徐天宇;徐鵬程;叢星亮;蘇陽;王立宇;張駿;李勇;盧一相;彭翔設計研發完成，并于2025-05-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多尺度因果分析的冷卻風機故障根因診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多尺度因果分析的冷卻風機故障根因診斷方法，涉及故障診斷技術領域。對應冷卻風機設置有多個變量，方法包括：針對每個自變量，根據自變量在多個目標時間段的歷史信息得到在多個目標時刻的第一預測值，并根據自變量和自變量的多個因變量組在多個目標時間段內的歷史信息得到在多個目標時刻的多個第二預測值；根據各自變量在多個目標時刻的真實值、第一預測值和多個第二預測值進行因果檢驗，并基于檢驗結果構建因果網絡；當冷卻風機發生故障時，確定故障變量，并根據故障變量和因果網絡溯源故障根因；兩預測值通過多尺度時空預測模型得到。該方法結合多尺度信息和因果分析，可提升冷卻風機根因診斷的穩定性和準確性。

本發明授權一種基于多尺度因果分析的冷卻風機故障根因診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多尺度因果分析的冷卻風機故障根因診斷方法，其特征在于，對應冷卻風機設置有多個變量，所述方法包括： 針對每個自變量，根據所述自變量在多個目標時間段的歷史信息得到在多個目標時刻的第一預測值，并根據所述自變量和所述自變量的多個因變量組在多個所述目標時間段內的歷史信息得到在多個所述目標時刻的多個第二預測值； 根據各所述自變量在多個所述目標時刻的真實值、第一預測值和多個第二預測值進行因果檢驗，并基于檢驗結果構建因果網絡； 當所述冷卻風機發生故障時，確定故障變量，并根據所述故障變量和所述因果網絡溯源故障根因； 其中，多個所述目標時間段與多個所述目標時刻一一對應，所述第一預測值和所述第二預測值通過多尺度時空預測模型對所述自變量進行預測得到，多個所述第二預測值與多個所述因變量組一一對應，所述自變量為多個所述變量中的任一變量，所述因變量組包括除所述自變量外的至少一個變量，所述多尺度時空預測模型包括多個特征提取器、拼接層和全連接層，多個所述特征提取器依次連接，多個所述特征提取器的卷積核大小不同，且在前特征提取器的卷積核小于在后特征提取器的卷積核，多個所述特征提取器中的首個所述特征提取器的輸入端作為多尺度時空預測模型的輸入端，多個所述特征提取器用于提取不同尺度的時空信息；所述拼接層的輸入端分別與多個所述特征提取器的輸出端連接，所述全連接層的輸入端與所述拼接層的輸出端連接，所述全連接層的輸出端作為多尺度時空預測模型的輸出端，所述特征提取器采用嵌入圖卷積神經網絡的門控循環單元。

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國網安徽省電力有限公司電力科學研究院;安徽大學，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市經濟技術開發區紫云路299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”。