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龙图腾网获悉北京华能新锐控制技术有限公司申请的专利一种基于小样本改进图数据结构的风机故障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：CN116361690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310288640.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于小样本改进图数据结构的风机故障诊断方法是由麻红波;杨继明;张澈;陈岩磊;王传鑫;崔源设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本改进图数据结构的风机故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本改进图数据结构的风机故障诊断方法，包括以下步骤：首先，将风机滚动轴承的时域振动信号构建为邻近图，再对邻近图进行优化，构建改进邻近图，再优化改进邻近图，提取表征风机滚动轴承不同状态的特征指标集合，最后对特征指标集合进行聚类分析，达到对不同状态的风机滚动轴承精准分类的目的。本发明的改进邻近图数据结构更关注构建数据的局部信息，能够更加充分使用风机滚动轴承的数据信息；利用稀疏投影学习对改进邻近图数据结构进行优化，可尽可能地去除冗余数据和噪声，提高算法的运算效率和特征提取的准确率；能够有效提取表征不同风机滚动轴承状态的特征指标集合，并能够对不同状态的风机滚动轴承进行准确分类。

本发明授权一种基于小样本改进图数据结构的风机故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本改进图数据结构的风机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、获取风机滚动轴承的时域振动信号； 2、将步骤1获取的时域振动信号映射到图域，利用广义图学习构建邻近图； 3、利用稀疏特征投影学习对邻近图进行优化，构建改进邻近图； 4、通过稀疏投影学习对改进邻近图进行优化； 5、提取表征风机滚动轴承不同状态的特征指标集合； 6、将特征指标集合进行聚类，达到对不同状态的风机滚动轴承精准分类的目的； 步骤2中，邻近图构建公式为： 式中，度量第i个样本和第j个样本在原始特征空间中的相似性；正则化参数能够避免学习到的相似矩阵A出现平凡解和均匀分布，若，样本将选择最近邻的样本作为其邻居，若，任意样本间的相似性；相似矩阵A中的每一行相互独立，可单独求解行向量； 邻近图构建公式进一步优化为： 式中，向量的第j个分量；若每一个样本有k个近邻样本，则自动确定正则化参数的值，计算公式如下： 式中，表示向量中的元素按照从小到大的顺序排列后得到的序列； 相似矩阵A的计算公式为： 。

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