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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种工业系统智能故障诊断系统及其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：CN116520806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310536560.8，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种工业系统智能故障诊断系统及其方法是由刘若楠;张全虎;王昊设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业系统智能故障诊断系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种工业智能故障诊断系统，包括如下步骤：通过采集传感器数据信号获得到多元时间序列片段；将每组多元时间序列片段通过KNN算法构建相关图数据集；通过软掩码算法对相关图数据集进行过滤分别获得因果估计图和非因果估计图；通过因果解耦算法分别对因果估计图和非因果估计图进行特征提取获得因果相关图和非因果相关图对因果相关图和非因果相关图进行调整获得因果干预图表示；对因果相关图中因果特征进行校验获得第一故障类别，对非因果相关图中非因果特征进行校验获得第二故障类别；对因果干预图中因果干预特征进行校验获得第三故障类别；汇总输出工业系统出现故障种类；本发明快速、精准的诊断工业故障，保证生产任务完成。

本发明授权一种工业系统智能故障诊断系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种工业智能故障诊断系统，其特征在于，所述故障诊断系统包括数据预处理模块、图神经网络、注意力模块、图卷积模块、第一分类器、第二分类器、后门调整模块、第三分类器和故障识别模块； 所述数据预处理模块通过采集工业系统传感器数据信号进行归一化、分割处理获得到多元时间序列片段； 所述图神经网络将每组多元时间序列片段通过KNN算法构建相关图数据集G={A,X}； 其中：A记录了图的详细结构信息，X是用来描述节点特征的矩阵； 所述注意力模块通过软掩码算法对相关图数据集进行过滤分别获得因果估计图和非因果估计图； 所述图卷积模块通过因果解耦算法分别对因果估计图和非因果估计图进行特征提取获得因果相关图表示和非因果相关图表示；即： ； ； 式中：是因果相关图表示的类别表示；非因果相关图表示的类别表示；是获得因果相关图的GNN模块，是获得非因果相关的GNN模块； 后门调整模块通过如下公式对因果相关图和非因果相关图进行调整获得因果干预图表示： ； 式中：是非因果相关图的分层表示； 所述第一分类器通过如下公式对因果相关图中因果特征进行校验获得第一故障类别，即： ； 式中：是训练数据的交叉熵损失，是G的真实标签； 所述第二分类器通过如下公式对非因果相关图中非因果特征进行校验获得第二故障类别： ； 式中：KL为Kullback-Leibler散度，用来度量两个概率分布相似度,为均匀分布； 所述第三分类器通过如下公式对因果干预图中因果干预特征进行校验获得第三故障类别： ； 式中：是非因果相关图的估计集，它从训练数据中收集出现的非因果特征； 所述故障识别模块通过如下公式将第一故障类别、第二故障类别和第三故障类别进行汇总输出工业系统出现故障种类： ； 式中：和是控制解耦和因果干预程度的常数，是可调的超参数。

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