上海交通大学彭云峰获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于Transformer-CNN网络的电氢耦合系统故障诊断方法及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：CN121188577B 。
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：202511725354.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于Transformer-CNN网络的电氢耦合系统故障诊断方法及系统是由彭云峰;钟引设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于Transformer-CNN网络的电氢耦合系统故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于Transformer‑CNN网络的电氢耦合系统故障诊断方法及系统，所述方法包括：采集电氢耦合系统的工况运行数据，并对工况运行数据进行预处理，工况运行数据包括正常运行及故障状态下的动态参数，预处理包括滤波和归一化；将预处理后的工况运行数据分为训练集和测试集，将训练集输入构建的Transformer‑CNN混合神经网络模型进行训练，Transformer中多头自注意力机制层提取长程时序依赖特征，CNN中三维卷积核挖掘局部特征，并通过联合池化与全连接层实现故障分类；建立性能评估结果与特征诊断结果之间的评估体系，基于测试集对Transformer‑CNN混合神经网络模型对电氢耦合系统的诊断能力进行评估，评估体系包括准确度、召回率以及混淆矩阵离散度。
本发明授权一种基于Transformer-CNN网络的电氢耦合系统故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer-CNN网络的电氢耦合系统故障诊断方法，所述方法包括： 采集电氢耦合系统的工况运行数据，并对所述工况运行数据进行预处理，所述工况运行数据包括正常运行及故障状态下的动态参数，所述预处理包括滤波和归一化； 将预处理后的工况运行数据分为训练集和测试集，将训练集输入构建的Transformer-CNN混合神经网络模型进行训练，所述Transformer中多头自注意力机制层提取长程时序依赖特征，CNN中三维卷积核挖掘局部特征，并通过联合池化与全连接层实现故障分类； 建立性能评估结果与特征诊断结果之间的评估体系，基于所述测试集对所述Transformer-CNN混合神经网络模型对电氢耦合系统的诊断能力进行评估，所述评估体系包括准确度、召回率以及混淆矩阵离散度。
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