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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利特征-标签协同解耦的OLTC复合故障诊断方法及装置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：CN121167644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511697327.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权特征-标签协同解耦的OLTC复合故障诊断方法及装置是由赵大卫;何跃龙;高清维;竺德设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征-标签协同解耦的OLTC复合故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种特征‑标签协同解耦的OLTC复合故障诊断方法及装置，属于机器学习技术领域，具体包括采集换流变有载分接开关OLTC多视图的原始数据样本，通过构建的双特征编码器从所述原始数据样本中提取出每个视图的共享特征和私有特征；构建特征‑标签协同解耦模型将标签划分为共享标签和私有标签，并进行一致性对齐后，生成共享标签集和私有标签集，在标签维度上进行拼接后，生成原始数据样本的最终预测标签，并输出OLTC的复合故障诊断结果。本发明通过特征–标签协同解耦、层次对比学习、双一致性对齐与双支分类融合的四级流程，实现对OLTC多视图数据缺失和多标签稀疏及稀有场景下的精准复合故障诊断。

本发明授权特征-标签协同解耦的OLTC复合故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种特征-标签协同解耦的OLTC复合故障诊断方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 采集换流变有载分接开关OLTC多视图的原始数据样本，通过构建的双特征编码器从所述原始数据样本中提取出每个视图的共享特征和私有特征； 构建基于共享特征、私有特征以及标签的特征-标签协同解耦模型将标签划分为共享标签和私有标签，并将共享标签和共享特征、私有标签和私有特征进行一致性对齐后，生成共享标签集和私有标签集，具体包括： 为每个标签设定一个可学习的语义嵌入，对于每个视图和每个标，将该视图的共享与私有特征向量与标签语义嵌入拼接，生成联合感知标签： ； 利用MLP网络提取非线性语义特征： ； 构建标签-视图权重获取每个标签在不同视图下的共享概率以及度量跨视图稳定性的方差项，用以生成标签共享性评估模型； 根据所述标签共享性评估模型与预先构建的阈值关系将标签划分为共享标签和私有标签； 其中，共享概率表示为： ； 方差项表示为： ； 共享性评估模型用表示，含义为样本的标签属于共享标签的概率： ； 上式中，表示第个样本第个标签在第个视图下的标签向量，且，即维度为3倍的潜在特征维度，表示在最后一个维度进行特征拼接操作，表示第个样本第个标签在第个视图下的共享特征向量，表示第个样本第个标签在第个视图下的私有特征向量，，表示第个样本对应第标签在第个视图下强度值，是激活函数，和表示网络权重矩阵，表示网络偏置项，对应为两层线性变换的偏移量参数，为平衡系数，表示第个样本第个标签的方差项，表示第个样本的第个视图的缺失视图索引值； 通过双支标签预测模型分别输出共享标签集的预测概率和私有标签集的预测概率，在标签维度上进行拼接后，生成原始数据样本的最终预测标签，并输出OLTC的复合故障诊断结果。

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