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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种基于改进残差网络的化工过程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：CN115457307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210954740.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进残差网络的化工过程故障诊断方法是由陈晓兵;卢佳祺;包涵;康丽;张冰莹;张润设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进残差网络的化工过程故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进残差网络的化工过程故障诊断方法，针对田纳西伊斯曼化工过程，收集并整理化工过程的模拟数据；对数据进行预处理，对每个样本数据实现多项式特征升维，并处理成二维的灰度图像；对残差网络进行适当改进，利用深度可分离卷积替换原本的3×3卷积，将最后的1×1卷积替换为Inception模块，并添加通道注意力模块和空间注意力模块，利用pytorch框架搭建新的残差网络模型，从训练集中挑选正常状态及几种故障状态对模型实现训练；挑选训练中涉及到的故障状态对应的测试集数据对模型效果进行评估。与现有技术相比，本发明针对表现出耦合性、非线性等特性的复杂化工过程，通过对残差网络结构的改进提高残差网络对此类数据的故障诊断能力。

本发明授权一种基于改进残差网络的化工过程故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进残差网络的化工过程故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：数据集准备，针对田纳西伊斯曼化工过程产生的数据集收集数据，将正常状态及21种不同故障下模拟出来的数据分别存储； 步骤2：对收集到的数据进行预处理，首先利用多项式升维方法对样本的特征向量进行升维，并将一维的特征向量处理成二维的灰度图，再将数据集随机划分为训练集和测试集； 步骤3：对残差网络的架构进行改进，利用pytorch框架搭建网络模型，从训练集中挑选正常状态及几种故障状态对模型实现训练； 改进的残差网络的架构为： 先通过一层conv1的卷积层对灰度图像进行特征提取，经过最大池化层pool1对特征进行一轮的筛选，后接4组改进的残差单元，即conv2_x卷积层、conv3_x卷积层、conv4_x卷积层、conv5_x卷积层，每一组卷积层含有的瓶颈结构的数目不同，conv2_x卷积层含有2个残差单元，conv3_x卷积层含有4个残差单元，conv4_x卷积层含有6个残差单元，conv5_x卷积层含有3个残差单元，接着跟一个全局平均池化层对特征进行又一轮筛选，后面再接两层全连接层FC1、FC2对隐藏在特征中的规律进行挖掘，最后利用softmax分类器实现对故障的诊断并输出结果； 所述改进的残差单元包括了两个分支，一个分支依次为1×1的卷积层并用批量归一化算法和Relu激活函数进行处理、深度可分离卷积并利用批量归一化算法和Relu激活函数进行处理、Inception模块提取不同尺度的特征、通道注意力层、空间注意力层；另一个分支为一个1×1的skipconv卷积层，最后两个分支的结果进行求和后再经过Relu激活函数处理； 步骤4：挑选训练中涉及到的几种故障状态对应的测试集数据来对模型效果进行评估。

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