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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于域对抗迁移学习的电磁阀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：CN116304873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310281296.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于域对抗迁移学习的电磁阀故障诊断方法及系统是由刘伟荣;荣介奇;杨迎泽;李恒;张晓勇;黄志武;蒋富;彭军;高凯;李烁;陈彬;彭辉;张瑞设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于域对抗迁移学习的电磁阀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域对抗迁移学习的电磁阀故障诊断方法及系统。所述方法包括：搭建均衡风缸控制系统试验台，利用离线测试数据集对机车的在线运行数据进行补充，基于信息散度筛选离线测试数据作为源域，将源域数据和实际运行的目标域数据进行混合，作为电磁阀故障诊断方法的输入；根据制动机压力输出曲线的周期特性，分阶段提取压力特征值，并通过证据理论得到更高重要度的故障诊断特征；以训练数据和对应的故障类型分别作为输入和输出数据，对诊断模型进行训练得到故障分类器模型；将待测电磁阀压力时间序列的特征输入故障分类器中，获得最终的电磁阀故障诊断结果。本发明能够有效地提高电磁阀的故障诊断准确度。

本发明授权一种基于域对抗迁移学习的电磁阀故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于域对抗迁移学习的电磁阀故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：从列车均衡模块不同故障类型的电磁阀中提取电磁阀实际运行压力时间序列； S2：从均衡风缸控制系统试验台中，通过参数调节模拟电磁阀的不同故障类型，采集离线试验台测试电磁阀压力时间序列； S3：将列车均衡模块运行分为快速充风、稳定充风、快速排风、稳定排风四个阶段，分阶段提取缓解、制动的压力时间序列，得到电磁阀故障诊断特征； S4：提取快速充排风阶段和稳定充排风阶段的多个不同的时间差和压力差特征； S5：基于证据理论分析特征重要度，通过特征冲突消解，得到对于电磁阀故障诊断相关度更高的特征； S6：融合离线均衡模块试验台压力时间序列和实际运行故障压力时间序列，用于解决实际运行数据故障标签缺乏的问题，所提取的充排风电磁阀动作频率作为一组训练数据； S7：以训练数据和电磁阀故障类型分别作为故障诊断模型的输入和输出，训练迁移学习模型，得到电磁阀的故障诊断结果； S8：重复S4～S7，反向传播域对抗分类器参数和故障分类器参数，得到最终的故障分类器模型； S9：获取待测电磁阀所在的真实列车均衡模块的总分缸、均衡风缸和列车管压力时间序列，按照域对抗训练的方法获取源域和目标域中具有共性的特征，输入到S8中的故障分类器中，获得最终的电磁阀故障诊断结果。

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