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龙图腾网获悉西安凯华电子科技股份有限公司申请的专利基于智能模型的故障识别方法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：CN119988897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510476593.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于智能模型的故障识别方法是由张文彦设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能模型的故障识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障识别技术领域，尤其涉及基于智能模型的故障识别方法，包括通过利用多模态高精度感知元件采集设备及其环境的综合状态信息，并制定融合策略形成多维张量数据，为后续分析提供基础；通过构建语义空间，运用生成对抗网络技术挖掘故障胚胎模式，并进行溯源分析；基于故障胚胎模式及溯源结果，构建反映设备运行架构动态变化的隐秩序模型；通过运用关联规则识别算法寻找故障胚胎与特征间的隐藏关联，构建推理预测引擎进行故障预测，提高故障预测的准确性和及时性；结合推理预测结果，建立自适应防御机制，对设备运行架构的故障状态进行识别和处理，保障设备运行的安全性和稳定性。

本发明授权基于智能模型的故障识别方法在权利要求书中公布了：1.基于智能模型的故障识别方法，其特征在于： S1、利用多模态高精度感知元件构建多维场域感知结构，用于采集设备及其环境的综合状态信息；针对获取到的各场域数据，制定相应的融合编码策略，得到融合后的多维张量数据； S2、利用自然语言处理和知识图谱技术构建语义空间，并生成语义化融合特征数据集；在构建的语义空间中，运用生成对抗网络技术挖掘故障胚胎模式；若识别出故障胚胎模式，则利用语义空间中的实体关系网络进行溯源分析； S3、基于识别出的故障胚胎模式及其溯源分析结果，构建隐秩序模型； S4、基于隐秩序模型，运用关联规则识别算法，进一步寻找已经识别出故障胚胎模式与语义化融合特征数据集之间的关联规则；依据分析所得的关联规则和当前设备运行架构的状态，构建基于隐秩序关联的推理预测引擎，并进行推理预测； S5、将设备运行架构的正常状态视为自身，故障状态视为非己；结合推理预测结果，建立自适应防御机制； 其中所述S2的过程包括： 从融合后的多维张量数据中提取设备相关的实体和实体间的关系，构建故障知识图谱； 将融合后的多维张量数据中的各类特征与知识图谱中已构建的实体进行语义关联操作，为每个数据特征赋予语义标签，以此形成融合多源数据和领域知识的语义空间，并生成语义化融合特征数据集；其中，融合后的多维张量数据中的各类特征包括微观电磁场特征、微弱引力场特征、宏观地理空间特征以及文本描述数据特征； 生成器负责生成可能的故障胚胎模式样本，判别器则区分故障胚胎模式样本是否为真实的故障胚胎；其中，生成器在生成故障胚胎模式样本时，综合运用生成的语义化融合特征数据集中各个场域信息所反映的设备运行状态； 通过不断对抗训练，利用生成器学习语义化融合特征数据集中潜在的故障胚胎特征模式； 沿着知识图谱中实体间的关系路径，追溯故障胚胎的起源和发展脉络；其中，故障胚胎的起源追溯至多个方面，包括设备自身起源、外部环境起源以及人为操作起源；故障胚胎的发展脉络包括故障初期演变、影响范围扩大以及设备运行层面变化； 通过计算分析，获取溯源分析的相关量化值； 其中所述S3的过程包括： 对设备运行架构中的各个要素进行量化，并利用非线性动力学方程分析要素间的动态变化关系； 在构建过程中，将设备运行架构中各要素信息添加到隐秩序模型的参数设置中，并结合故障胚胎模式及其溯源分析结果所赋予的相关量化值，将其与隐秩序模型参数关联； 通过隐秩序模型判定设备运行架构的正常状态或潜在故障状态：界定正常状态的阈值；将隐秩序模型的输出值与界定阈值进行比对分析，若隐秩序模型的输出值处于正常状态阈值范围内，即输出值大于等于正常状态下限阈值且小于等于正常状态上限阈值，则判定设备运行架构当前的状态符合正常运行的标准，视为正常状态；若隐秩序模型的输出值超出正常状态阈值范围，即输出值小于正常状态下限阈值或大于正常状态上限阈值，则表明设备运行架构存在问题，视为潜在故障状态； 同时，捕捉设备运行架构内部隐藏的、导致从正常状态向故障状态转变的秩序结构。

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