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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残差多维泰勒网的暖通空调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：CN117113185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311074263.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于残差多维泰勒网的暖通空调故障诊断方法是由严颖;刘冠廷;刘靖洋;蔡骏;郭霂垚;陈嵚杰;方欣昀;陈亮设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差多维泰勒网的暖通空调故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于残差多维泰勒网的暖通空调故障诊断方法，针对目标暖通空调所对应的各类型故障、考虑各暖通空调变量类型数据，针对基于BP‑MTN分类器所创新设计的残差多维泰勒网ResNetMultidimensionalTaylorNetwork,ResMTN分类器进行训练，获得暖通空调故障诊断模型，其中ResMTN分类器依次包括输入层、多项式层、激活层、残差连接模块、全连接层、Softmax层、输出层，进而在应用中实现对目标暖通空调的故障诊断；设计方案简化了模型复杂度、提升模型泛化能力，与常用的机器学习分类器相比，能够在不降低分类准确率的同时，提高暖通空调的检测效率。

本发明授权一种基于残差多维泰勒网的暖通空调故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差多维泰勒网的暖通空调故障诊断方法，其特征在于：执行如下步骤A至步骤D，获得暖通空调故障诊断模型，然后执行步骤i，应用暖通空调故障诊断模型，完成目标暖通空调对应目标检测时刻的故障诊断； 步骤A.基于目标暖通空调分别对应预设各类型故障的各个历史样本时刻，获得目标暖通空调分别对应各历史样本时刻的预设各暖通空调变量类型的数据，然后进入步骤B； 步骤B.以目标暖通空调对应历史样本时刻的类型故障、以及各暖通空调变量类型的数据构成样本，获得各个样本，然后进入步骤C； 步骤C.基于BP-MTN分类器，构建用于以目标暖通空调对应时刻的各暖通空调变量类型的数据为输入，目标暖通空调对应该时刻的类型故障为输出应用的ResMTN分类器，然后进入步骤D； 步骤D.基于各个样本，以样本中目标暖通空调对应历史样本时刻各暖通空调变量类型的数据为输入，以样本中目标暖通空调对应历史样本时刻的类型故障为输出，针对ResMTN分类器进行训练，获得暖通空调故障诊断模型； 上述步骤C中所构建ResMTN分类器自其输入端至其输出端方向依次串联输入层、多项式层、激活层、残差连接模块、全连接层、Softmax层、输出层，且输入层的输出端同时对接残差连接模块的输入端； ResMTN分类器中输入层用于接收目标暖通空调对应时刻t的各暖通空调变量类型的数据Xt＝x1t、…、xit、…、xIt，并转发多项式层，1≤i≤I，I表示暖通空调变量类型的数量，xit表示目标暖通空调对应时刻t的第i个暖通空调变量类型的数据； 多项式层针对所接收目标暖通空调对应时刻t的各暖通空调变量类型的数据Xt，根据待训练网络所对应的预设最高展开次项M，构建多项式层的输出Yk如下，并向激活层进行传输，1≤M≤I； Yt＝[y1t…yit…yIt]＝[W1…Wi…WIt]T·Vt 其中，yit表示多项式层关于目标暖通空调对应时刻t的第i个暖通空调变量类型的输出，Wi＝[wi,1…wi,l…wi,LI,M]，1≤l≤LI,M，LI,M表示基于I、M的多项式中单项式个数，Wi表示多项式层中关于目标暖通空调的第i个暖通空调变量类型的权值向量，wi,l表示Wi中第l个权值，wi,l是ResMTN分类器中的待训练参数，Vt＝[1，x1t…xIt，x1tx2t…xIt2，…，x1t…xMt…xItM]T，Vt表示目标暖通空调对应时刻t的各暖通空调变量类型的数据Xt关于最高展开次项M的各次项展开式； 步骤i.采集目标暖通空调对应目标检测时刻的各暖通空调变量类型的数据，并应用暖通空调故障诊断模型，获得目标暖通空调在目标检测时刻所对应的类型故障。

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