买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉合肥工业大学;安徽航大智能科技有限公司申请的专利一种基于动态因果知识图谱的复杂工况智能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：CN119939375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510429136.2，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于动态因果知识图谱的复杂工况智能诊断方法是由丁煦;夏志伟;林枫;刘润;杨浩;赵冲;郑红梅;徐娟;翟华设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态因果知识图谱的复杂工况智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及设备状态诊断技术领域，具体是一种基于动态因果知识图谱的复杂工况智能诊断方法。本发明通过滑动窗口遍历数据、构建驱动因果图与系统因果图、提取修正权重与稳定性权重并嵌入双通道注意力机制，系统性地解决了复杂工况下诊断偏差问题，从而将工况变量的动态影响与系统内部波动解耦处理，结合注意力机制实时修正特征提取偏差，显著提升诊断准确性。

本发明授权一种基于动态因果知识图谱的复杂工况智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态因果知识图谱的复杂工况智能诊断方法，其特征在于，包括以下诊断步骤： S1、获取驱动变量和系统变量的时序数据，通过滑动窗口的方式遍历全部时序数据，并获取各个窗口内时序数据的初始因果强度； 在滚动轴承故障诊断系统中，驱动变量指的是反映工况本身变化的变量，包括转速信号、扭矩信号和压力信号；系统变量指的是常见的可以反映不同故障轴承故障响应特性的传感器振动信号，包括三向振动加速度时序数据、振动速度和振动位移； S2、利用初始因果强度构建各个窗口内驱动变量和系统变量之间的驱动因果图，以及系统变量和系统变量之间的系统因果图； S3、从驱动因果图中提取不同驱动变量对各个系统变量的因果强度，并通过逆向归一化获取该因果强度下驱动变量对不同系统变量不同程度的因果修正权重，然后将该因果修正权重输入到因果通道注意力机制中，以获得对应的通道注意力修正权重； S4、从系统因果图中提取系统变量之间的因果稳定性权重，然后将该因果稳定性权重输入到因果时间注意力机制中，以获取对应的时间注意力修正权重； S5、将通道注意力修正权重和时间注意力修正权重输入到诊断框架中进行训练，以得到预测模型； S6、获取实时时序数据，并将实时时序数据输入到预测模型中，以预测对应的系统状态。

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合肥工业大学;安徽航大智能科技有限公司，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193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”。