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龙图腾网获悉中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))申请的专利牵引变流器故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质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：CN115758208B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211395520.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权牵引变流器故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质是由孟苓辉;周振威;卢冠兰;刘俊斌;何世烈;俞鹏飞;余陆斌设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本牵引变流器故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种牵引变流器故障诊断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法获取牵引变流器的工况数据；提取工况数据的时频特征，得到目标特征数据；将目标特征数据输入深度残差收缩网络模型进行故障预测，得到第一故障预测结果，并将目标特征数据输入深度长短期记忆网络模型进行故障预测，得到第二故障预测结果；根据第一故障预测结果和第二故障预测结果进行加权融合，得到故障诊断结果。整个方案，通过多工况的数字孪生状态样本数据训练网络模型更加准确，进而基于两种网络模型进行故障预测，并基于多维度的故障预测结果进行加权融合，得到更加准确的故障诊断结果。

本发明授权牵引变流器故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种牵引变流器故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取牵引变流器的工况数据； 提取所述工况数据的时频特征，得到目标特征数据； 将所述目标特征数据输入深度残差收缩网络模型进行故障预测，得到第一故障预测结果，并将所述目标特征数据输入深度长短期记忆网络模型进行故障预测，得到第二故障预测结果；所述深度残差收缩网络模型和所述深度长短期记忆网络模型基于不同工况下牵引变流器的数字孪生状态样本数据训练得到；所述数字孪生状态样本数据包括基于数字孪生模型生成的不同工况下牵引变流器的工况数据以及各工况数据对应的故障类型，所述数字孪生模型包括虚拟仿真模型以及半实物仿真模型，获得所述数字孪生模型的步骤包括：获取不同工况下牵引变流器的状态数据和初始数字孪生模型，将所述状态数据输入所述初始数字孪生模型中的虚拟仿真模型进行故障模拟，得到故障模拟结果，将所述状态数据输入所述初始数字孪生模型中的半实物仿真模型进行实体仿真，得到实体故障结果，根据所述实体故障结果和所述故障模拟结果进行误差计算，得到误差值，基于所述误差值对所述初始数字孪生模型的参数进行调整，直至最新的所述误差值小于预设损失阈值，得到数字孪生模型； 根据所述第一故障预测结果和所述第二故障预测结果进行加权融合，得到故障诊断结果，获得故障诊断结果的步骤包括：获取所述深度残差收缩网络模型的预测准确率，得到第一故障权重，并获取所述深度长短期记忆网络模型的预测准确率，得到第二故障权重；根据所述第一故障权重和所述第一故障预测结果、以及所述第二故障权重和所述第二故障预测结果进行加权计算，得到故障诊断结果。

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中国电子产品可靠性与环境试验研究所((工业和信息化部电子第五研究所)(中国赛宝实验室))，其通讯地址为：511300 广东省广州市增城区朱村街朱村大道西78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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