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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于改进迁移轻梯度提升机的充电模块开路故障快速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：CN120123872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510208227.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于改进迁移轻梯度提升机的充电模块开路故障快速诊断方法及系统是由官权学;胡嘉蓓;石伯栋;莫善军;沈浩;谭晓军设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进迁移轻梯度提升机的充电模块开路故障快速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改进迁移轻梯度提升机的充电模块开路故障快速诊断方法及系统，方法包括：首先通过移动滑动窗口将充电电源模块的运行数据进行分段并进行时域特征提取，构建特征向量集；将LightGBM作为基础分类器，设计样本权重动态更新机制，结合最大均值差异和分类误差构建混合损失函数，构建迁移故障分类模型；将源域数据集和少量目标域数据集输入模型进行迭代训练，动态调整源域与目标域样本权重；将剩余目标域数据集输入分类模型中进行测试。本发明适用于不同工况下对充电电源模块的功率开关管开路故障快速、准确的诊断。

本发明授权一种基于改进迁移轻梯度提升机的充电模块开路故障快速诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进迁移轻梯度提升机的充电模块开路故障快速诊断方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取充电电源模块的运行数据，所述运行数据包括原始工况数据和变化工况数据，将原始工况下的运行数据作为源域数据，将变化工况下的运行数据作为目标域数据；将运行数据进行样本分割，获取多个短数据样本； 基于短数据样本进行时域特征提取，构建特征向量集合，将源域数据和设定数量的目标域数据对应的特征向量集合并，作为训练集，其余目标域数据对应的特征向量集作为测试集； 将LightGBM作为基础分类器，设置样本权重动态更新机制，结合最大均值差异和分类误差构建混合损失函数，构建迁移故障分类模型；将训练集输入故障分类模型中进行迭代训练，动态调整源域与目标域样本权重，直至设定迭代次数或者样本权重收敛时，获取训练好的迁移故障分类模型；基于迁移学习方法设置样本权重动态更新机制，包括以下步骤： 按照源域数据和目标域数据的分类，将训练集进行子集划分，获取源域数据子集和目标域数据子集，每个子集包括多个故障类别的样本； 遍历所有样本进行样本权重更新，对于第i个样本，第k次迭代时的权重更新，如下式： ； ； ； ； 其中，K为总迭代次数，为第i个样本预测为故障类别c的概率，为第i个样本为类别c的真实概率，为源域数据子集中故障类别为c的样本集，表示训练集中源域数据样本个数，表示训练集中目标域数据样本个数，为目标域数据子集中故障类别为c的样本集，为源域数据子集和目标域数据子集各自故障类别为c的样本集之间的最大均值差异，计算公式如下： ； 其中设定为高斯核函数，计算公式如下： ； 式中表示两个数据样本之间的欧氏距离的平方，是核函数的带宽参数；d为分布差异阈值，β∈0,1，是一个仅与迭代次数和源域样本数量有关的常数，βt为目标域样本权重的变化系数，由目标域训练样本的加权错误率确定，为第i个样本在第k次迭代时的样本权重； 利用测试集对训练好的迁移故障分类模型进行开路故障诊断，生成对应的故障诊断数据，在目标域测试集上验证其迁移性能。

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