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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利流程工业故障智能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：CN116776233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310647815.8，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权流程工业故障智能诊断方法是由常晶;陈为胜;李欣然;房新鹏;戴浩设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本流程工业故障智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种流程工业故障智能诊断方法，涉及流程工业技术领域，解决了现有技术中报警信息不准确，且不能提前对工况进行预判的问题，该方法包括：将临界热流密度数据输入至热电偶温度变化模型，确定数据集；对数据集进行归一化处理；根据归一化数据集计算飞升特征向量集，并将飞升特征向量集输入至训练好的SVM模型中，输出飞升特征向量与二维超平面的位置关系，确定飞升数据点和未飞升数据点；判断飞升数据点是否为假飞升数据点，若为假飞升数据点，则将飞升数据点置为未飞升数据点；根据飞升数据点确定临界工况点，并输出临界工况点，实现了对系统进行较小的改动，灵活且方便的对临界信息进行判断，操作简便，降低了人力资源成本。

本发明授权流程工业故障智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种流程工业故障智能诊断方法，其特征在于，包括： 将临界热流密度数据输入至热电偶温度变化模型，确定数据集； 对所述数据集进行归一化处理，确定归一化数据集； 根据所述归一化数据集计算飞升特征向量集，使用飞升特征向量计算公式计算飞升特征向量集，并将所述飞升特征向量集输入至训练好的SVM模型中，输出飞升特征向量对应的数据点与二维超平面的位置关系，确定飞升数据点和未飞升数据点；其中，所述飞升特征向量集包括多阶飞升特征向量；其中，所述飞升特征向量计算公式，表示为：其中，表示为阶飞升特征向量；表示为第1个归一化后的本体壁温数据；表示为第个归一化后的本体壁温数据；表示为第一次采样时间，单位为；表示为第次采样时间，单位为，表示计算阶数； 判断所述飞升数据点是否为假飞升数据点，若为所述假飞升数据点，则将所述飞升数据点置为所述未飞升数据点；具体包括：观测所述飞升数据点后连续时间内的数据点的多阶飞升特征向量与所述二维超平面的位置关系，确定所述飞升数据点是否为局部汽化引起的假飞升；若是，则将所述飞升数据点置为所述假飞升数据点，进而将所述假飞升数据点置为所述未飞升数据点；若否，则将连续时间内的首个所述飞升数据点确定为临界工况点； 根据所述飞升数据点确定临界工况点，并输出所述临界工况点。

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