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龙图腾网获悉南通锐莱新能源技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的传热部件故障诊断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：CN120911314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511439060.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的传热部件故障诊断系统是由岳贤德;张建波;陈江平设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的传热部件故障诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的传热部件故障诊断系统，包括六大模块。模型训练数据管理模块依据不同传热部件的设计形变阈值，划分其正常运行期与功能失效期，采集形变量及运行时间并存储为数据集；寿命预测与健康评估模块利用数据集构建模型，预测目标部件到达形变阈值的时间；形变特征感知模块采集目标部件数据，获取一次形变量值；智能维护策略筛选模块调用策略库筛选适配方案并录入训练集；维护效果验证模块间隔预测时间计算维护后的二次形变量，并与阈值对比；自学习策略优化模块根据对比结果，将有效方案纳入优选集，无效方案则进入筛选集供人工判断。该系统实现了传热部件故障的智能诊断与维护优化。

本发明授权一种基于深度学习的传热部件故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的传热部件故障诊断系统，其特征在于，包括模型训练数据管理模块：基于不同传热部件设计形变阈值，根据传热部件形变量将传热部件分为正常运行期和功能失效期，对一定数量的传热部件计算其形变量并记录其运行时间，传输并储存至数据集中； 数据集用于建立预测模型，预测目标传热部件总形变量到达形变阈值需要的时间，模型建立步骤如下，S1、建模目标确定与样本数据采集：调取数据集中信息，读取与目标传热部件相同型号的传热部件当前磨损量Dw及其运行时间tw； S2、幂律磨损模型建立：采用幂律磨损模型为描述某个产品磨损量Dt随着时间t增长而演变的客观规律，公式为，Dt为处于时间t时传热部件的磨损量；t为实际运行时间；k为磨损系数，表征磨损速率的变化趋势，k越小，材料越耐磨；m为磨损指数，表征磨损速率的变化趋势；γ为磨损潜伏期，表示设备运行初期磨损量可忽略的阶段； S3、个体理论寿命计算：计算出参数k，γ，m后，对幂律模型进行数学变形，得到单样本理论寿命公式，完成了磨损指标到时间指标的转化；公式为，将设定形变阈值Dmax代入D0，得到单个传热部件到达形变阈值的时间t0，收集多组t0构成寿命数据集{ta，tb，tc，...，tn}； S4、群体理论寿命计算：引入weibull分布的累积分布函数和可靠度函数，量化群体寿命的统计分布特征；累计分布函数公式为，表示群体中寿命≤t的样本比例；可靠度函数为：，表示群体中寿命t的样本比例；其中β为形状参数，η为尺度参数；将寿命数据集{ta，tb，tc，...，tn}数据由小到大排列得到有序寿命数据集{t1，t2，t3，...，tmax}；并根据数据计算出参数γ，β，η的具体数值； S5、模型验证与合格性判断：提取特定分位数寿命代入weibull模型计算出群体理论寿命，个体理论寿命t0进行比较，差距在合理范围内时判断模型建立合格； 寿命预测与健康评估模块：使用数据集中信息构建预测模型，并对目标传热部件到达形变阈值时间进行预测； 形变特征感知模块：对目标传热部件进行数据采集，得到传热部件一次形变量值； 智能维护策略筛选模块：调用预设的维护策略库，筛选出适配工艺流程的维护方案，将此次方案录入训练集中； 维护效果验证模块：间隔系统预测时间，对维护后传热部件形变量进行二次计算，得到二次形变量值，并将二次形变量值与形变阈值对比； 自学习策略优化模块：若所述二次形变量值小于形变阈值，则将此次维护方案纳入优选方案集；若所述二次形变量值大于形变阈值，则将维护纳入筛选集中进行人工判断。

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