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龙图腾网获悉百信信息技术有限公司申请的专利基于深度学习算法的工业设备故障智能诊断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：CN120995335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511085303.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于深度学习算法的工业设备故障智能诊断系统是由侯征;张艺淼;申杰;樊有民;高紊;李佳蔚设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习算法的工业设备故障智能诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备诊断技术领域，公开了基于深度学习算法的工业设备故障智能诊断系统。该系统的深度特征提取模块通过并行卷积神经网络分支提取各类特征并融合生成高阶故障特征张量；时序演化分析模块采用双向长短期记忆网络捕获故障特征的传播规律与变化趋势，输出故障发展时序路径；多源特征关联模块匹配设备结构拓扑图节点，建立故障特征与设备物理位置的映射关系；故障模式判定模块利用图卷积神经网络结合故障模式知识图谱，输出故障类型识别结果与故障位置坐标集合；诊断决策输出模块生成包含故障等级、部件更换优先级及维护策略的决策指令集。该系统提升了工业设备故障诊断的智能化与精准化水平。

本发明授权基于深度学习算法的工业设备故障智能诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的工业设备故障智能诊断系统，其特征在于，所述系统包括： 多维度运行状态采集模块实时获取工业设备的振动传感序列、温度分布图谱及电流波形特征，构建多维异构数据流； 深度特征提取模块接收所述多维异构数据流，通过并行卷积神经网络分支分别提取振动频谱的时频域特征、温度分布的空间梯度特征及电流谐波的能量聚集特征，融合生成高阶故障特征张量； 时序演化分析模块将所述高阶故障特征张量输入双向长短期记忆网络，捕获故障特征在连续时间窗口内的传播规律与强度变化趋势，输出故障发展时序路径； 多源特征关联模块根据所述故障发展时序路径，匹配设备结构拓扑图中的节点位置，计算振动特征传播路径与电流异常区域的耦合度，建立故障特征与设备物理位置的映射关系； 故障模式判定模块基于所述映射关系，采用图卷积神经网络分析设备拓扑节点间的特征关联强度，结合故障模式知识图谱中的典型故障特征模板，输出故障类型识别结果与故障位置坐标集合； 诊断决策输出模块根据所述故障类型识别结果与故障位置坐标集合，生成包含故障等级量化指标、部件更换优先级清单及维护策略建议的决策指令集； 所述多源特征关联模块包括： 拓扑加载子模块调用设备结构拓扑图中各节点的三维坐标及连接关系； 路径映射子模块将所述故障发展时序路径中的特征强度峰值映射至拓扑图对应节点； 耦合分析子模块计算振动特征传播路径与电流异常区域的空间重叠度，结合温度分布异常区域坐标，生成故障特征与设备物理位置的映射关系； 所述故障模式判定模块包括： 知识图谱加载子模块读取故障模式知识图谱中轴承磨损、齿轮断齿、绕组短路的典型故障特征模板； 节点关联分析子模块利用图卷积神经网络遍历设备结构拓扑图，计算每个节点在所述映射关系中的特征关联强度； 模式匹配子模块将特征关联强度与典型故障特征模板进行相似度计算，输出故障类型识别结果与故障位置坐标集合。

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