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龙图腾网获悉泰宸信息产业有限公司申请的专利一种建筑设备故障智能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：CN119848477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510336763.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种建筑设备故障智能诊断方法及系统是由万明旻;秦露;陶能干设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑设备故障智能诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种建筑设备故障智能诊断方法及系统，涉及设备故障诊断技术领域。一种建筑设备故障智能诊断系统，包括有：故障部件确定模块和故障综合诊断模块。本发明通过数字孪生方法构建建筑设备故障诊断数字模型，并结合多模态数据处理、特征匹配和模型更新，有效提升了故障诊断的准确性，尤其是在多部件和复杂设备的监测与分析中；通过基于设备故障诊断数字模型的实时更新，能够及时发现并定位设备故障部件，实现更高效、更精确的设备维护，从而减少设备停机时间和维修成本；采用自适应聚类算法和多层次故障诊断分析，能够动态响应不同的设备状态和故障类型，提升故障诊断的实时性和应变能力。

本发明授权一种建筑设备故障智能诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种建筑设备故障智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 当接收到建筑设备故障信号时，记录当前监测时间点；识别建筑设备故障信号所属的建筑设备，作为故障建筑设备；其中，对于故障建筑设备，提取对应的建筑设备故障诊断数字模型；建筑设备故障诊断数字模型由数字孪生方法进行构建；建筑设备故障诊断数字模型中包括有N个建筑设备部件Bn，n=1，2，…，N，N为故障建筑设备中所包含的建筑设备部件的总数量； 获取故障建筑设备包括当前监测时间点所在的前M个监测时间点Lm的建筑设备监测数据Dm，m=1，2，…，M；监测时间点LM对应为当前监测时间点； 将前M条建筑设备监测数据Dm组合，得到故障建筑设备监测数据集；其中，Dm={Dmi|i=1，2，…，I}；Dmi表示建筑设备监测数据Dm中来源于不同传感器的多模态监测数据，I表示不同传感器的总数量； 基于故障建筑设备监测数据集和建筑设备数据匹配模型进行分析，得到更新设备故障部件数字模型Zn和建筑设备部件时序监测数据Xn； 结合所有更新设备故障部件数字模型Zn对故障建筑设备的建筑设备故障诊断数字模型进行更新，得到新的建筑设备故障诊断数字模型；利用建筑设备部件时序监测数据Xn和建筑设备故障智能诊断模型进行故障分析，得到建筑设备故障综合诊断结果； 根据建筑设备故障综合诊断结果和新的建筑设备故障诊断数字模型，对故障建筑设备进行维护操作； 建筑设备故障智能诊断模型包括有时序数据诊断层、综合故障诊断层和诊断结果输出层； 时序数据诊断层用于基于建筑设备部件时序监测数据Xn利用改进后的自适应聚类算法进行数据切割，得到建筑设备部件故障回溯点Ha，a=1，2，…，A；基于建筑设备部件故障回溯点Ha对建筑设备部件时序监测数据Xn进行数据分割，得到建筑设备部件时间片数据块Ga； 在时序数据诊断层中利用改进后的自适应聚类算法进行数据切割的具体步骤，包括： 构建E个聚类故障中心点划分个体Fe，e=1，2，…，E；每个聚类故障中心点划分个体Fe包含有一种用于对建筑设备部件时序监测数据Xn进行划分的回溯点集合；将E个聚类故障中心点划分个体Fe进行组合，得到聚类故障中心点划分迭代种群；设置最大迭代次数； 构建不同聚类故障中心点划分个体Fe的具体步骤，包括： 利用K-means聚类算法对建筑设备部件时序监测数据Xn进行初次聚类，得到建筑设备部件故障初始聚类中心集合； 基于建筑设备部件故障初始聚类中心集合，将建筑设备部件故障初始聚类中心集合的前半部分进行保留，在建筑设备部件故障初始聚类中心集合的后半部分附近随机生成若干个回溯点，得到建筑设备部件故障波动聚类中心集合；将建筑设备部件故障初始聚类中心集合的前半部分和建筑设备部件故障波动聚类中心集合进行任意组合，得到E个不同的聚类故障中心点划分个体Fe； 基于聚类故障中心点划分个体Fe对建筑设备部件时序监测数据Xn进行模拟划分，得到模拟数据划分块；计算不同模拟数据划分块之间的相似度，得到对应的平均相似度；将平均相似度的倒数作为聚类故障中心点划分个体Fe的适应度Re； 当到达最大迭代次数时，输出当前适应度最大对应的聚类故障中心点划分个体，即为最优聚类故障中心点划分个体；基于最优聚类故障中心点划分个体进行数据切割，得到建筑设备部件故障回溯点Ha，a=1，2，…，A。

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