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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于多视图生成算法的工业设备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：CN116561641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310597693.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多视图生成算法的工业设备故障诊断方法及系统是由霍鑫;何长春;陈松林;孟姣;高赫蔚设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图生成算法的工业设备故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视图生成算法的工业设备故障诊断方法及系统，涉及机器学习技术领域，用以解决现有故障诊断方法由于特征提取不准确导致故障诊断准确率较低的问题。本发明的技术要点包括：采集工业设备一种或多种运行状态量，并将同种运行状态量按照时间排序形成原始一元时间序列集；对多个时间序列样本进行多视图生成，并通过时间序列变换与特征向量拼接相结合，生成多个视图的特征向量集；将每个视图的特征向量输入基于机器学习的故障诊断分类器中进行训练；将待测运行状态样本的时间序列进行多视图生成，获取对应的特征向量；将特征向量输入训练好的分类器中，获取故障预测结果。本发明显著提高了时间序列分类与故障诊断的精度与性能。

本发明授权一种基于多视图生成算法的工业设备故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图生成算法的工业设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、采集工业设备一种或多种运行状态量，并将同种运行状态量按照时间排序，形成原始一元时间序列集； 步骤二、对所述原始一元时间序列集进行预处理； 步骤三、对预处理后的原始一元时间序列集中的多个时间序列样本进行多视图生成， 并通过时间序列变换与特征向量拼接相结合，生成多个视图的特征向量集；包括：将每个时 间序列样本进行种快速序列变换，得到个变换后的时间序列；所述序列变换包括希尔伯 特变换、各阶微分变换、小波变换或傅里叶变换； 对每个时间序列样本与变换后的时间序列分别进行内核数为的随机卷积核变换， 生成对应的特征向量，每个时间序列样本生成个特征向量；具体包括：每个卷积核对每 个时间序列进行滑动点积运算，生成特征图，从每个特征图中提取种池化特征，其中，所 述池化特征包括正值的比例、负值的比例、零值的比例、最大值、最小值、均值； 将每个时间序列样本对应生成的特征向量和变换后的时间序列对应生成的特征向量 进行行拼接，得到个视图的特征向量，每个特征向量包含个特征； 步骤四、将每个视图的特征向量集输入基于机器学习的故障诊断分类器中进行训练，获取训练好的故障诊断分类器； 步骤五、将预处理完成的待测运行状态样本的时间序列进行多视图生成，获取对应的特征向量； 步骤六、将待测运行状态样本对应的特征向量输入训练好的故障诊断分类器中，获取待测运行状态样本的故障预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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