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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种PEM电解槽故障诊断方法与域对齐网络模型架构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：CN121144968B 。

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：202511685364.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种PEM电解槽故障诊断方法与域对齐网络模型架构是由彭云峰;钟引设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PEM电解槽故障诊断方法与域对齐网络模型架构在说明书摘要公布了：本说明书实施例公开了一种PEM电解槽故障诊断方法与域对齐网络模型架构，其中的故障诊断方法包括：获取源域数据集、目标域数据集以及源域故障诊断模型；基于源域故障诊断模型对源域数据集和目标域数据集分别进行特征提取，获取源域特征分布以及目标域特征分布；基于源域特征分布和目标域特征分布采用Sinkhorn算法获取源域特征分布和目标域特征分布间的最优传输距离；基于最优传输距离计算损失函数，并以最小化损失函数为更新目标更新源域故障诊断模型的模型参数得到目标域故障诊断模型；基于目标域故障诊断模型对目标域数据集进行故障诊断。通过将跨域分布匹配问题建模为熵正则化最优运输问题，突破传统模型在离网场景中的泛化瓶颈。

本发明授权一种PEM电解槽故障诊断方法与域对齐网络模型架构在权利要求书中公布了：1.一种PEM电解槽故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取源域数据集、目标域数据集以及由源域数据集对待训练模型进行训练后得到的源域故障诊断模型； 基于源域故障诊断模型对源域数据集和目标域数据集分别进行特征提取，获取源域数据集对应的源域特征分布以及目标域数据集对应的目标域特征分布，所述源域特征分布表征由源域数据集提取的所有特征向量的统计特性，所述目标域特征分布表征由目标域数据集提取的所有特征向量的统计特性； 基于源域特征分布和目标域特征分布采用Sinkhorn算法获取源域特征分布和目标域特征分布间的最优传输距离； 基于最优传输距离计算损失函数，并以最小化损失函数为更新目标更新源域故障诊断模型的模型参数得到目标域故障诊断模型； 基于目标域故障诊断模型对目标域数据集进行故障诊断； 所述Sinkhorn算法包括熵正则化系数；所述故障诊断方法还包括： 基于源域故障诊断模型对源域数据集和目标域数据集分别进行特征提取，获取源域数据集对应的源域特征向量集合以及目标域数据集对应的目标域特征向量集合； 基于源域特征向量集合和目标域特征向量集合的域特征差异大小更新熵正则化系数； 所述损失函数为域对齐损失函数；所述源域数据集包括多个源域样本及其各自对应的真实故障标签，所述目标域数据集包括多个目标域样本； 所述基于源域特征分布和目标域特征分布采用Sinkhorn算法获取源域特征分布和目标域特征分布间的最优传输距离，包括： 基于源域故障诊断模型获取目标域数据集中每一目标域样本各自对应的伪故障标签，所述真实故障标签和所述伪故障标签均包括多种故障类别； 针对任一故障类别，均基于源域特征分布和目标域特征分布获取源域特征分布和目标域特征分布间对应该故障类别的最优传输子距离；重复本步骤，直至获取到每一故障类别各自对应的最优传输子距离，并组成最优传输距离； 所述基于最优传输距离计算损失函数，包括： 基于每一故障类别各自对应的最优传输子距离和预设权重值计算域对齐损失函数。

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