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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利领域知识引导机器学习的非线性系统故障检测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：CN119828672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510302805.X，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权领域知识引导机器学习的非线性系统故障检测方法及装置是由李琳琳;丁梦龙;彭开香;陈志文设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本领域知识引导机器学习的非线性系统故障检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种领域知识引导机器学习的非线性系统故障检测方法及装置，涉及故障检测技术领域。该方法包括：设计哈密尔顿意义下的复杂非线性系统的伴随系统作为编码器，输出潜在变量；将系统稳定的像表征作为解码器，得到历史重构过程数据；进而得到训练完成的自编码器；根据重构差距构造检测统计量进行故障检测。本发明提出了一种针对复杂非线性系统的标称动态描述方式和故障检测方案，融合了系统稳定的像表征、自编码器技术、控制理论和信息论的相关领域知识，建立了能较好表征和重构系统动态的自编码器。在此基础上，利用重构误差构造检测统计量从而实现对复杂非线性系统的故障检测方法准确度高、可解释性强，应用范围广泛。

本发明授权领域知识引导机器学习的非线性系统故障检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种领域知识引导机器学习的非线性系统故障检测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、基于控制理论，设计哈密尔顿意义下的复杂非线性系统的伴随系统，将所述哈密尔顿意义下的复杂非线性系统的伴随系统作为编码器，通过所述编码器对历史过程数据进行编码，输出潜在变量； S2、构建系统稳定的像表征，将所述系统稳定的像表征作为解码器，将所述潜在变量作为系统稳定的像表征中的前馈输入，得到历史重构过程数据； S3、根据所述编码器以及解码器构建自编码器；基于控制理论和信息论的领域知识，根据所述历史过程数据以及历史重构过程数据对所述自编码器进行训练，得到训练完成的自编码器； S4、获取待检测的过程数据，根据所述待检测的过程数据以及训练完成的自编码器得到重构过程数据，根据过程数据与重构过程数据之间的差距构造检测统计量，根据所述检测统计量以及预设的检测阈值实现复杂工业过程中非线性系统的故障检测； 所述S1中的基于控制理论，设计哈密尔顿意义下的复杂非线性系统的伴随系统，包括： S11、构建复杂工业过程中的非线性系统，所述非线性系统为三容水箱系统，泵的水流量作为系统输入量，水箱液位作为系统输出量； S12、根据所述非线性系统，定义系统稳定的像表征的状态空间形式； S13、基于控制理论，根据所述系统稳定的像表征的状态空间形式，得到系统稳定的像表征的状态空间形式的哈密尔顿扩展；其中，是系统稳定的像表征的状态空间形式的伴随系统； S14、连接所述系统稳定的像表征的状态空间形式与系统稳定的像表征的状态空间形式的伴随系统，基于哈密尔顿系统理论，得到哈密尔顿-雅可比方程； S15、根据所述哈密尔顿-雅可比方程，设计哈密尔顿意义下的复杂非线性系统的伴随系统。

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