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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种智能因果修正的工业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：CN120217262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510677149.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种智能因果修正的工业故障诊断方法及系统是由刘兆伟;蒋毅豪;韩金鑫;陈本权;张树立;刘宁;程徐;赵鑫鑫;李腾江;孙宏波;宋永超;姜岸佐;单垚设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能因果修正的工业故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障检测技术领域，尤其是涉及一种智能因果修正的工业故障诊断方法及系统。所述方法包括获取监测数据和用户任务需求；基于获取的用户任务需求构建任务结构信息；通过三层级联式框架处理监测数据生成元数据；利用任务结构信息和元数据构建初始因果图结构；通过图神经网络对初始因果图结构进行深度优化，得到因果复合关系图；利用因果复合关系图并结合知识库进行故障诊断和信息检索；生成结构化诊断报告。通过集成LLM与图神经网络的创新结构，系统能够动态优化因果关系模型，自动学习和修正故障关联，利用LLM的语义推理和图注意力机制增强因果图的可解释性，显著提升诊断的鲁棒性和准确性。

本发明授权一种智能因果修正的工业故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能因果修正的工业故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取监测数据和用户任务需求； 基于获取的用户任务需求构建任务结构信息； 通过三层级联式框架处理监测数据生成元数据； 利用任务结构信息和元数据构建初始因果图结构； 通过图神经网络对初始因果图结构进行深度优化，得到因果复合关系图； 利用因果复合关系图并结合知识库进行故障诊断和信息检索； 生成结构化诊断报告； 所述三层级联式框架处理监测数据，涵盖数据格式统一和补全、自适应噪声抑制和数据趋势预测三个子模块； 所述因果复合关系图构建包含数据驱动因果假设生成组件、LLM语义校验与初步修正组件和多源信息集成组件三个组件，旨在从电力设备监测数据中推断变量间的因果依赖关系，以支持后续的故障诊断和预测；整体流程从纯统计驱动的假设生成开始，逐步融入语义和领域知识，实现从候选图到鲁棒综合因果图的演化； 所述数据驱动因果假设生成组件基于元数据中的关注变量集合，采用四种互补的统计因果结构学习算法对所有变量对进行批量测试，生成多样化的候选因果图； 所述LLM语义校验与初步修正组件引入LLM和工业知识图谱对四个候选因果图进行优化，领域知识先验和LLM进行语义推理和概率评估，对图边进行语义合理性校验、冲突识别和结构调整； 所述多源信息集成组件将LLM优化后的多个候选因果图融合，生成初步的综合因果图G；融合过程基于贝叶斯网络框架，结合数据驱动置信度、LLM语义置信度和领域知识先验，确保图结构的连通性和无环性； 所述通过图神经网络对初始因果图结构进行深度优化，得到因果复合关系图，包括以初步构建的因果图及混合特征为输入，基于图神经网络依次实现图嵌入表示、边权优化和因果路径增强，并利用LLM对潜在因果结构进行语义补全与推理校正。

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