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龙图腾网获悉清华大学申请的专利故障诊断模型的构建方法及装置、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：CN119691655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510197311.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权故障诊断模型的构建方法及装置、故障诊断方法及装置是由蒋东翔;樊昱玮;宋克禹;刘超设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障诊断模型的构建方法及装置、故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及故障诊断模型的构建方法及装置、故障诊断方法及装置，应用于汽轮机技术领域，模型构建方法包括：分别获取单个部件的故障诊断模型构建指令；利用汽轮机专业大语言模型对指令进行识别，提取候选监测参数，调用汽轮机知识库确定候选监测参数的第一重要程度值；计算每个候选监测参数与其他候选监测参数间的相关系数并确定第二重要程度值；将第一重要程度值和第二重要程度值加权平均得到综合重要程度值，将综合重要程度值大于预设阈值的候选监测参数作为目标监测参数；根据目标监测参数对应的时间序列，构建单个部件对应的故障诊断模型。对各个部件对应的故障诊断模型进行封装，得到汽轮机故障诊断模型。可提高模型构建的效率和准确性。

本发明授权故障诊断模型的构建方法及装置、故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于AI大模型的汽轮机故障诊断模型的构建方法，其特征在于，包括： 分别获取针对汽轮机中单个部件的故障诊断模型构建指令； 利用预先构建的汽轮机专业大语言模型，对针对单个部件的故障诊断模型构建指令进行识别，提取所述单个部件对应的候选监测参数，并利用所述汽轮机专业大语言模型调用预先构建的汽轮机知识库，以使所述汽轮机专业大语言模型根据所述汽轮机专业大语言模型中的知识和所述汽轮机知识库中的知识，确定所述候选监测参数的第一重要程度值；所述汽轮机知识库用于存储和管理汽轮机相关的文本材料； 针对每个候选监测参数，计算所述候选监测参数与其他候选监测参数之间的皮尔逊相关系数，并根据其他候选监测参数的第一重要程度值、其他候选监测参数与所述候选监测参数之间的皮尔逊相关系数，确定所述候选监测参数的第二重要程度值； 将所述候选监测参数的第一重要程度值和所述候选监测参数的第二重要程度值进行加权平均，得到所述候选监测参数的综合重要程度值，将综合重要程度值大于预设阈值的候选监测参数作为目标监测参数； 根据所述目标监测参数对应的时间序列，构建单个部件对应的故障诊断模型； 在将各个部件对应的故障诊断模型构建完成后，对各个部件对应的故障诊断模型进行封装，得到汽轮机故障诊断模型； 其中，所述根据其他候选监测参数的第一重要程度值、其他候选监测参数与所述候选监测参数之间的皮尔逊相关系数，确定所述候选监测参数的第二重要程度值，包括： 假设表示部件C对应的第i个候选监测参数的第一重要程度值，表示部件C对应的第j个候选监测参数的第一重要程度值，corrij表示第i个候选监测参数和第j个候选监测参数之间的皮尔逊相关系数；根据以下公式：和确定第i个候选监测参数的第二重要程度值其中，为第i个候选监测参数的相关性重要程度值。

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