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龙图腾网获悉山东能源数智云科技有限公司申请的专利基于传感器数据的设备故障诊断方法及装置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：CN120067875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510542371.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于传感器数据的设备故障诊断方法及装置是由王德龙;尹旭;朱运恒;张洪毓;王明华;蔡钧泽设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传感器数据的设备故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于传感器数据的设备故障诊断方法及装置，涉及数据处理技术领域，通过预先训练的神经网络对待测设备的运行状态数据进行混沌随机化特征提取后，由故障诊断模型进行分类识别，确定设备的故障诊断结果。混沌随机化特征提取有助于打破局部最优解的局限，增加探索不同解决方案的可能性，此外，用于混沌随机化特征提取的神经网络基于自组织反馈构建，神经网络的神经元之间有效协作，可以帮助网络更好地学习数据中的内在结构，不仅能够更准确地捕捉到数据中的动态变化和非线性关系，还可以充分利用数据的特征空间的分布特性，提高故障识别的效果。

本发明授权基于传感器数据的设备故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于传感器数据的设备故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测设备的运行状态数据； 利用预先训练的神经网络对所述运行状态数据进行混沌随机化特征提取，确定所述运行状态数据的目标特征；其中，所述神经网络基于自组织反馈构建； 将所述目标特征输入至预设的故障诊断模型中，确定所述目标特征对应的故障分类结果； 基于所述故障分类结果确定所述待测设备的故障状态； 其中，利用预先训练的神经网络对所述运行状态数据进行混沌随机化特征提取，确定所述运行状态数据的目标特征的步骤，包括： 将所述运行状态数据输入至预设的神经网络中，基于所述神经网络的神经元的振荡状态，对所述运行状态数据进行混沌随机化搜索，确定所述神经网络的每个神经元对应的神经元输出； 根据每个所述神经元的所述神经元输出，确定所述神经网络对应的自组织反馈量； 根据所述自组织反馈量，对所述神经元输出进行调整，确定所述运行状态数据的目标特征； 其中，将所述运行状态数据输入至预设的神经网络中，基于所述神经网络的神经元的振荡状态，对所述运行状态数据进行混沌随机化搜索，确定所述神经网络的每个神经元对应的神经元输出的步骤，包括： 获取所述神经网络的神经元的振荡参数，基于所述振荡参数对应的神经元振荡状态，对所述运行状态数据进行混沌随机化搜索，确定所述神经网络对应的神经元输出； 所述神经元的振荡参数的计算方法，包括： 利用预设的混沌函数，对所述神经网络的初始权重和偏置进行混沌随机初始化；其中，所述混沌函数包括预设的振荡相位和角度参数； 基于所述振荡相位和预设的振荡控制参数，对所述神经网络的神经元设置初始振荡频率和振幅； 将预设的训练样本集输入至所述神经网络中，对所述初始振荡频率和振幅进行自适应调整；以及，基于所述振荡相位对应的混沌扰动项对预设的振荡相位和角度参数进行迭代； 直至所述神经网络满足预设的训练要求，得到所述神经元最终的振荡参数。

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