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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于电气箱参数预测的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：CN120316692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510797193.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于电气箱参数预测的故障诊断方法及系统是由柏杨;贾周设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电气箱参数预测的故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于电气箱参数预测的故障诊断方法及系统，具体为：1：采集电气箱的实际参数；2：对采集的数据进行预处理；基于当前时刻采集的数据判断是否存在异常参数，若存在，则转步骤5；否则，转步骤3；3：采用时间序列分析方法，构建自回归滑动平均模型，基于采集的数据，采用自回归滑动平均模型预测下一个时刻的参数；4：判断预测的下一个时刻的参数中是否存在异常参数，若存在，则转步骤5；否则，转步骤1；5：则提取异常参数，根据异常参数判断故障等级，然后构建异常参数矩阵，对异常参数矩阵中的数据进行标准化处理；6：对异常参数矩阵进行特征提取，从而判断当前时刻电气箱的故障类型和位置，并基于故障类型进行预警。

本发明授权一种基于电气箱参数预测的故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于电气箱参数预测的故障诊断方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 步骤1：实时采集电气箱的实际参数； 步骤2：对采集的数据进行预处理，针对预处理后的任意一个参数，将其构建成多维时间序列，t表示时间；基于当前时刻采集的数据判断是否存在异常参数，若存在，则转步骤5；否则，转步骤3； 步骤3：采用时间序列分析方法，构建自回归滑动平均模型，基于采集的数据，采用自回归滑动平均模型预测下一个时刻的参数； 步骤4：判断预测的下一个时刻的参数中是否存在异常参数，若存在，则转步骤5；否则，转步骤1； 步骤5：则提取异常参数，根据异常参数判断故障等级，然后构建异常参数矩阵，对异常参数矩阵中的数据进行标准化处理； 步骤6：对异常参数矩阵进行特征提取，从而判断当前时刻电气箱的故障类型和位置，并基于故障类型进行预警； 步骤3.1：基于任意一种参数的历史数据，建立该参数的自回归滑动平均模型： ； 其中，为自回归阶数，为滑动平均阶数，为自回归系数，为滑动平均系数，为白噪声序列,为遗忘因子； 步骤3.2：采用如下公式动态确定最优自回归阶数和滑动平均阶数： ； 其中，表示赤池信息准则值，；为似然函数值，选择最小值对应的值； 步骤3.3：采用如下公式实时更新步骤3.1模型中的参数： ； 其中，为增益矩阵，为协方差矩阵，为参数向量，，为历史数据向量，，T表示转置； 计算t时刻参数的预测值和实际值之间的差值的绝对值，若；则对t时刻参数的预测值进行插值处理；取2或3，为残差标准差； 步骤3.4：基于t时刻的模型参数，预测t+1时刻的电气箱的参数： ； 其中，为预测的参数构成的多维时间序列； 步骤6采用CNN模型预测故障类型概率和故障位置概率。

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