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龙图腾网获悉润联软件系统(深圳)有限公司申请的专利基于主动学习的自适应故障诊断方法、装置及相关介质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：CN115169458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202210786767.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于主动学习的自适应故障诊断方法、装置及相关介质是由陈娇娇设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主动学习的自适应故障诊断方法、装置及相关介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于主动学习的自适应故障诊断方法、装置及相关介质，该方法包括：获取设备的历史故障数据，其中，所述历史故障数据包括源域和目标域；通过基于能量的采样策略对所述目标域中的故障数据进行采样，以得到目标域的目标样本集合；对所述目标样本集合中的故障数据标注标签，并将所述目标样本集合与所述源域中的故障数据合并为样本数据集；通过有监督的机器学习模型对所述样本数据集中的样本数据进行训练学习，以构建得到故障诊断模型；利用所述故障诊断模型对指定的设备状态数据进行故障诊断分类。本发明通过基于能量的采样策略选取有价值的故障数据，并用于故障诊断模型的训练学习，如此可以提高对于设备的故障诊断精度和效率。

本发明授权基于主动学习的自适应故障诊断方法、装置及相关介质在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习的自适应故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取设备的历史故障数据，其中，所述历史故障数据包括源域和目标域，所述源域为带有标签的故障数据，所述目标域为未带有标签的故障数据； 通过基于能量的采样策略对所述目标域中的故障数据进行采样，以得到目标域的目标样本集合； 对所述目标样本集合中的故障数据标注标签，并将所述目标样本集合与所述源域中的故障数据合并为样本数据集； 通过有监督的机器学习模型对所述样本数据集中的样本数据进行训练学习，以构建得到故障诊断模型； 利用所述故障诊断模型对指定的设备状态数据进行故障诊断分类； 所述通过基于能量的采样策略对所述目标域中的故障数据进行采样，以得到目标域的目标样本集合，包括： 对所述目标域中的每一故障数据计算自由能，并对计算结果进行排序，以选取自由能最大的前a％的故障数据作为第一候选样本集合； 对所述第一候选样本集合中的每一故障数据计算不确定性，并对计算结果进行排序，以选取不确定性最大的前b％的故障数据作为第二候选样本集合； 重复执行选取自由能最大的前a％的故障数据和不确定性最大的前b％的故障数据，直至所述第二候选样本集合中的故障数据满足预设数量要求，并将所述第二候选样本集合作为所述目标样本集合。

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