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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)申请的专利一种基于多智能体的聚变堆动设备协同故障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：CN120336937B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510822565.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多智能体的聚变堆动设备协同故障诊断方法是由刘少清;季振山;肖炳甲;刘自结;郭和茹设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体的聚变堆动设备协同故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断与智能制造技术领域，尤其涉及一种基于多智能体的聚变堆动设备协同故障诊断方法。其技术方案包括以下步骤：构建多智能体系统，针对聚变堆动设备部署振动智能体、温度智能体和电磁智能体，分别用于采集振动数据、温度数据和电磁数据；各智能体对采集的数据进行信号调理并提取通用特征；基于联邦学习框架，进行多模态分布式训练，各智能体独立训练模型得到局部梯度；各智能体将局部梯度加密后上传至云端服务器，进行模型二次联合训练；云端服务器将联合训练后的模型参数加密下发至各智能体，本发明通过多智能体协同、多模态数据融合、联邦学习隐私保护，显著提升了聚变堆动设备故障诊断的准确性、全面性与安全性。

本发明授权一种基于多智能体的聚变堆动设备协同故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体的聚变堆动设备协同故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多智能体系统，针对聚变堆动设备部署振动智能体、温度智能体和电磁智能体，分别用于采集振动数据、温度数据和电磁数据；所述振动智能体基于IEPE加速度振动传感器采集振动数据，采用自适应共振小波包分解算法进行信号调理，其中自适应噪声阈值更新公式为： Nt+1＝Nt-τΔNt， 其中，Nt为当前时刻t的噪声阈值，Nt+1下一时刻t+1的噪声阈值，τ为步长，ΔNt为均方误差函数的梯度值； 去噪信号DSDv的计算公式为： 其中，Dv为振动传感器采集的原始加速度信号，Dvt为时刻t的振动信号值，sgn·为符号函数，N为噪声阈值，exp·为指数函数； 各智能体对采集的数据进行信号调理并提取通用特征； 基于联邦学习框架，进行多模态分布式训练，各智能体独立训练模型得到局部梯度；在联邦学习过程中，采用改进的差分隐私算法对局部特征进行加密传输，通过添加满足Laplace概率分布的隐私噪声防止差分攻击，特征梯度输出分布表达式为： MDv,Dt,Dm＝FDv,Dt,Dm+ε， 其中，M为特征梯度输出分布，F为查询函数，ε为隐私噪声，Dv为振动智能体的特征数据，Dt为温度智能体的特征数据，Dm为电磁智能体的特征数据，隐私噪声满足Laplace概率分布： 其中，Pε为Laplace概率分布，γ为区间范围参数； 各智能体将局部梯度加密后上传至云端服务器，进行模型二次联合训练； 云端服务器将联合训练后的模型参数加密下发至各智能体，用于多智能体协同故障诊断。

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综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)，其通讯地址为：230092 安徽省合肥市庐阳区三国城路80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”。

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