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龙图腾网获悉深圳恒才机电设备有限公司申请的专利一种无油干式真空机组的异常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：CN118965223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411019377.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种无油干式真空机组的异常诊断方法及系统是由陈勇设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无油干式真空机组的异常诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种无油干式真空机组的异常诊断方法及系统，分别对正常瞬时扰动学习样例、异常瞬时扰动学习样例进行异常运行数据检测，对应获得第一检测结果和第二检测结果，依据正常学习样例的先验标记、异常学习样例的先验标记、第一检测结果以及第二检测结果，确定第一误差确定函数的误差值；同理确定第二误差确定函数的第一误差值；通过同时基于持续扰动信息学习样例和瞬时扰动信息学习样例训练机组异常运行诊断网络，可以提高网络的训练数据的基数，防止网络发生过拟合，以及，可以增加网络针对多维度异常运行数据检测的效果。基于两种误差确定函数的误差值协同以实现网络参变量的优化，能增加网络进行异常诊断的精度和可靠性。

本发明授权一种无油干式真空机组的异常诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无油干式真空机组的异常诊断方法，其特征在于，所述方法包括：基于机组异常运行诊断网络分别对正常学习样例、与所述正常学习样例对应的异常学习样例进行异常运行数据检测，对应获得第五检测结果及第六检测结果；其中，每一个学习样例是一个多维特征向量，包含压力、温度、流量和振动；将正常学习样例的先验标记和异常学习样例的先验标记进行调换，得到所述正常学习样例的假先验标记以及所述异常学习样例的假先验标记；依据所述正常学习样例的假先验标记、所述异常学习样例的假先验标记、所述第五检测结果以及所述第六检测结果，确定第三误差确定函数的第二误差值；依据所述第三误差确定函数的第二误差值，生成瞬时扰动信息；将所述瞬时扰动信息分别融入所述正常学习样例以及所述异常学习样例中，对应获得正常瞬时扰动学习样例以及异常瞬时扰动学习样例；基于机组异常运行诊断网络分别对正常瞬时扰动学习样例、异常瞬时扰动学习样例进行异常运行数据检测，对应获得第一检测结果和第二检测结果；所述异常运行数据检测基于所述机组异常运行诊断网络中的分类组件执行，所述机组异常运行诊断网络还包括合成组件；基于机组异常运行诊断网络中的合成组件，依据加载的随机扰动生成持续扰动信息；将所述持续扰动信息分别融入所述正常学习样例以及所述异常学习样例中，对应获得正常持续扰动学习样例以及异常持续扰动学习样例；依据所述正常学习样例的先验标记、所述异常学习样例的先验标记、所述第一检测结果以及所述第二检测结果，确定第一误差确定函数的误差值；基于所述机组异常运行诊断网络分别对正常持续扰动学习样例、异常持续扰动学习样例进行异常运行数据检测，对应获得第三检测结果和第四检测结果；依据所述正常持续扰动学习样例的先验标记、所述异常持续扰动学习样例的先验标记、所述第三检测结果以及所述第四检测结果，确定第二误差确定函数的第一误差值；依据所述第一误差确定函数的误差值及所述第二误差确定函数的第一误差值，优化所述机组异常运行诊断网络的网络参变量。

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深圳恒才机电设备有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市宝安区福海街道新和社区富桥三区二期厂房A3号301；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”。