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龍圖騰網獲悉山東建筑大學申請的專利一種冷水機組故障檢測和診斷方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115099320B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210679981.1，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權一種冷水機組故障檢測和診斷方法及系統是由張漢元;楊文欣;林日斌;李成棟;張桂青設計研發完成，并于2022-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種冷水機組故障檢測和診斷方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種冷水機組故障檢測和診斷方法及系統，包括：構建三維建模數據集；對三維建模數據集采用張量分析方法提取批次間的動態特征，采用慢特征分析方法提取同批次內的動態特征，以此構建張量慢特征分析模型；對待測工況數據提取張量慢特征，構建監控統計量并確定控制限，以進行故障檢測；對故障工況數據和歷史故障數據分別提取張量慢特征，對每類歷史故障數據的張量慢特征賦予不同的分布權重和誤分類代價，根據分布權重迭代訓練數據引力分類器，根據誤分類代價更新數據引力分類器正確分類樣本和誤分類樣本的權重，以此構建代價敏感數據引力分類器；根據代價敏感數據引力分類器得到故障類別。提高冷水機組故障檢測與故障識別的性能。

本發明授權一種冷水機組故障檢測和診斷方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種冷水機組故障檢測和診斷方法，其特征在于，包括：獲取冷水機組的正常工況數據，并以此構建三維建模數據集；對三維建模數據集采用張量分析方法提取批次間的動態特征，采用慢特征分析方法提取同批次內的動態特征，以此構建張量慢特征分析模型；采用張量慢特征分析模型對待測工況數據提取張量慢特征，基于張量慢特征構建監控統計量并確定控制限，以對冷水機組進行故障檢測；對故障工況數據和歷史故障數據分別提取張量慢特征，對每類歷史故障數據的張量慢特征賦予不同的分布權重和誤分類代價，根據分布權重迭代訓練數據引力分類器，根據誤分類代價更新數據引力分類器正確分類樣本和誤分類樣本的權重，以此構建代價敏感數據引力分類器；設定每類歷史故障數據張量慢特征信息YFi,i＝1,2,…,C中樣本的誤分類代價，根據誤分類代價給不同類型的訓練樣本設置不同權重；依據樣本的權重分布采用迭代的方法訓練數據引力分類器，并根據誤分類代價有區別的降低被當前正確分類的不同類樣本的權重，增大錯分樣本的權重，使得下一輪側重針對那些權重大的樣本，最后通過加權投票的方式對待識別故障數據的張量慢特征信息yi的分類結果，做出最終決策；代價敏感數據引力分類器算法具體為：給定訓練數據{yFi,γi},i＝1,2,…,nF，其中γi＝1,2,…,C是數據的類別標簽，給每一類歷史故障數據設置不同的初始分布權重 為提高少數類樣本的分類準確率，給少數類樣本施加較大的誤分類代價，給多數類樣本施加較小的誤分類代價；YFi中樣本yi的誤分類代價cyi定義為： 其中：其中，Fi,Fj為第i、j個張量慢特征的偏F值；K表示一個批次中的采樣點數；在數據引力分類器中，將每個樣本的分布權重作為其質量，而不是簡單的將樣本的質量看作為1；數據集YFi對YFj中的第r個樣本點在第t次迭代時的數據引力定義為： 計算得到C類故障數據對測試數據yFj的引力后，認為測試數據yFj的類別與對其施加引力最大的故障數據集的類別一致： 在第t次迭代階段數據引力分類器ht的權重αt計算為： 其中，cyi是樣本yi的誤分類代價，Dti為第t次迭代樣本yi的權重；在第t次迭代階段，樣本yi的權重Di更新為： 其中，γi表示樣本yi的類別標簽，Zt表示第t次迭代后，權重Di更新的歸一化系數；根據代價敏感數據引力分類器得到故障工況數據的張量慢特征的故障類別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東建筑大學，其通訊地址為：250101 山東省濟南市歷城區臨港開發區鳳鳴路1000號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。