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龙图腾网获悉中国科学院沈阳自动化研究所申请的专利一种多模态工业过程自动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：CN116127825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202111339078.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种多模态工业过程自动故障诊断方法及系统是由潘福成;史海波;周晓锋;李显;李歆设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态工业过程自动故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多模态工业过程自动故障诊断方法及系统，包括利用网络结构搜索对工业过程数据进行自动网络设计及参数自动寻优，利用多通道卷积增强网络的表现力，实现单模态工业过程的自动故障诊断。同时结合元学习之前模态的信息用于新的模态。本发明通过将网络结构搜索、多通道卷积、元学习的结合，考虑到工业多模态之间的联系，克服了现有基于深度神经网络的工业过程故障诊断方法存在网络结构设计繁琐及参数寻优耗，以及对之前设计经验利用不充分的问题，对多模态工业过程自动故障诊断具有理论和实际意义。

本发明授权一种多模态工业过程自动故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多模态工业过程自动故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立模型：建立元学习网络结构搜索的网络模型，用于搜索、训练最优的多通道卷积神经网络得到故障诊断模型；所述元学习网络结构搜索的网络模型包括：由若干个卷积神经网络单元链接起来的两路支路，且支路内、支路间各网络单元之间经过边操作链接，两路支路始端输入待处理的数据，两路支路末端还连接用于输出故障诊断结果的全连接层，所述网络单元内还包括边操作和节点，单元内输入同样分成两路，输出为1路； 搜索阶段：对多个模态的原始工业生产过程数据施加操作生成候选通道，定义候选操作集，利用网络单元内的结构搜索对工业过程数据进行自动网络设计获取新模态的网络初始参数；所述原始工业多模态数据是通过工业生产过程中的传感设备采集的传感器数据；所述传感设备包括温度传感器、速度传感器、重量传感器； 训练优化阶段：利用网络单元之间的结构进行训练，使得参数自动寻优、网络剪枝，获取新模态对应的故障诊断网络模型； 实时检测：实时采集待检测工业生产过程传感器数据并预处理，输入新模态故障诊断网络模型，实现新模态工业生产过程的故障检测与故障诊断。

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中国科学院沈阳自动化研究所，其通讯地址为：110016 辽宁省沈阳市沈河区南塔街114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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