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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利一种面向电子鼻的MOS气体传感器阵列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：CN118937407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202410982719.3，技术领域涉及：G01N27/00；该发明授权一种面向电子鼻的MOS气体传感器阵列故障诊断方法是由陈寅生;陈雨虹;石金龙;王名扬;陈紫妍设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向电子鼻的MOS气体传感器阵列故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向电子鼻的MOS气体传感器阵列故障诊断方法，所述方法包括如下步骤：一、构建STW故障检测数据集；二、将经STW分割处理后的多维响应信号输入GTN故障检测模型，得到故障检测结果，若该检测结果为检测到故障发生，则执行三；三、构建GADF‑MTF故障识别数据集；四、构建基于IResnet的故障识别网络；五、将GADF‑MTF故障识别数据集输入到基于IResnet的故障识别网络，依据热度图特征利用基于IResnet的故障识别网络对每个传感器的响应信号类型进行识别，确定故障传感器的位置和故障类型，得到故障识别结果。该方法能有效降低故障检测的误报率，具有很好的故障识别性能，适合长远的推广及应用。

本发明授权一种面向电子鼻的MOS气体传感器阵列故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种面向电子鼻的MOS气体传感器阵列故障诊断方法，其特征在于所述方法包括如下步骤： 步骤一、构建STW故障检测数据集，将传感器阵列多维响应信号数据集转化为滑动时间窗口数据集； 步骤二、将经STW分割处理后的多维响应信号输入GTN故障检测模型，利用GTN故障检测模型实现逐窗口故障检测，准确区分正常信号与故障信号的多维时间序列片段，得到故障检测结果，若该检测结果为检测到故障发生，则执行步骤三；所述GTN为GatedTransformerNetwork，所述STW为滑动时间窗口； 步骤三、构建GADF-MTF故障识别数据集，将传感器阵列多维响应信号数据集转化为GADF-MTF热度图像数据集； 步骤四、构建基于IResnet的故障识别网络； 步骤五、将GADF-MTF故障识别数据集输入到基于IResnet的故障识别网络，依据热度图特征利用基于IResnet的故障识别网络对每个传感器的响应信号类型进行识别，确定故障传感器的位置和故障类型，得到故障识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。