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龙图腾网获悉合肥通用机械研究院有限公司;通用机械关键核心基础件创新中心(安徽)有限公司申请的专利基于反事实推理的广义零样本复合故障诊断方法、装置和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：CN120448953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510287310.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于反事实推理的广义零样本复合故障诊断方法、装置和系统是由任启乐;徐娟;刘广兵;刘海山;孔徽;文宏刚;冯柏睿;巴胜富;周连春设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反事实推理的广义零样本复合故障诊断方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障预测和计算机大数据处理技术领域，尤其是一种基于反事实推理的广义零样本复合故障诊断方法、装置和系统。本发明提出的基于反事实推理的广义零样本复合故障诊断方法，构建了一个两阶段的基于反事实推理的广义零样本复合故障诊断模型。该模型首先从因果理论角度指出故障数据内在的因果成分，然后构建结构因果模型来描述反事实推理指导下的故障特征的解耦与生成。在此基础上，所提模型在第一阶段通过强化鉴别器改进生成式模型来实现单一故障和复合故障的二分类。在第二阶段分别通过分类器的有监督训练来预测单一故障类别，同时设计传统零样本学习方法对复合故障进行分类。本发明大大提高模型的诊断精度，并解决了模型诊断在可见类和不可见类上的偏移问题。

本发明授权基于反事实推理的广义零样本复合故障诊断方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于反事实推理的广义零样本复合故障诊断方法，其特征在于，首先在有标签单一故障数据集上训练一阶训练模型，一阶训练模型包括：提取输入样本的故障特征的特征提取器，提取输入样本的语义特征并将语义特征映射到故障特征空间的语义对齐网络，以及由编码器和生成器构成的生成对抗网络；编码器基于故障特征和语义特征生成非因果特征，生成器根据非因果特征和语义特征得到重构特征；训练阶段，基于重构特征和语义特征识别单一故障类别；测试阶段，在生成对抗网络后端设置分类器构建一阶测试模型，基于重构特征识别是单一故障还是复合故障； 一阶训练模型的生成对抗网络基于编码得到的非因果特征和语义特征输出重构特征；一阶训练模型的基础上，令生成对抗网络的生成器基于随机噪声和语义特征输出重构特征则形成二阶训练模型；在有标签单一故障数据集上训练二阶训练模型，然后从二阶训练模型中抽取特征提取器配合分类器构成用于诊断单一故障类型的单一故障诊断模型，从二阶训练模型中抽取特征提取器、语义对齐网络和生成对抗网络配合分类器构成诊断复合故障类型的复合故障诊断模型； 待诊断样本首先输入一阶测试模型，如果被识别为单一故障，则通过单一故障诊断模型诊断单一故障类型；如果待诊断样本为复合故障，则通过复合故障诊断模型诊断复合故障类型； 单一故障数据集用于存储标注有单一故障类型的轴承的振动信号，简称有标签单一故障数据集。

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