西安交通大学陈欣获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利数据驱动的风机故障诊断及预测方法、系统、设备及介质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：CN115952405B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211567097.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权数据驱动的风机故障诊断及预测方法、系统、设备及介质是由陈欣;刘凯腾;顾颐设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本数据驱动的风机故障诊断及预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据驱动的风机故障诊断及预测方法、系统、设备及介质，包括：获取基准序列及待测序列；基于基准序列计算待测序列的故障度量序列；对待测序列的故障度量序列进行两次聚类，并根据聚类结果得到风机的故障类型；计算所述故障度量序列的统计特征值序列；将所述统计特征值序列输入到预训练后的TCN网络中，得到风机在下一个时段的运行状态，该方法、系统、设备及介质具有准确性高及实时性较好的特点。
本发明授权数据驱动的风机故障诊断及预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的风机故障诊断及预测方法，其特征在于，包括： 获取基准序列及待测序列，其中，SCADA系统提供的时间序列样本数据筛选出一段表征正常工况的数据作为基准序列； 基于基准序列计算待测序列的故障度量序列； 对待测序列的故障度量序列进行两次聚类，并根据聚类结果得到风机的故障类型； 计算所述故障度量序列的统计特征值序列； 将所述统计特征值序列输入到预训练后的TCN网络中，得到风机在下一个时段的运行状态； 所述基于基准序列计算待测序列的故障度量序列的具体过程为： 计算待测序列上每一对长度为m的时间切片子序列与基准序列之间的皮尔逊相关系数Pcc，选取皮尔逊相关系数Pcc最大时对应的待测序列中的时间切片子序列，并将该时间切片子序列作为待测序列的故障度量序列。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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