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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种个性化故障诊断定制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：CN119442060B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411351725.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种个性化故障诊断定制方法及系统是由谢晓天;姚可凡;刘军;彭涛;李擎;杨超;张晚秋;徐琰淞;彭霞;王雨设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种个性化故障诊断定制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断及健康管理领域，公开了一种个性化故障诊断定制方法及系统。该方法在初始阶段使用迁移学习策略，以更少的带标签样本高效地训练每个设备的故障诊断模型。针对后续的个性化定制过程，通过考虑车线网信息交互中设备自身状态变化和环境变化可能影响故障诊断模型性能的因素，设计个性化定制触发规则，并根据这些规则设计触发器。该触发器能够快速响应内部和外部条件的变化，触发对发生性能改变的设备故障诊断模型的分层微调，从而应对条件对诊断性能的影响，有助于提高设备的可靠性和安全性。本发明有效提高了轨道交通车辆不同型号不同编号设备故障诊断的准确性，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种个性化故障诊断定制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种个性化故障诊断定制方法，其特征在于，包括： S1：采集轨道交通车辆中不同型号不同编号设备的传感器数据得到编号集合和型号集合，构建编号集合到型号集合的映射关系； S2：基于所述映射关系构建传感器数据的源域数据集的相关集合，并构建传感器数据的目标源域数据集的相关集合； S3：初始化针对于每一设备的故障诊断模型，并基于所述源域数据集的相关集合和所述目标源域数据集的相关集合训练所有设备的故障诊断模型，得到所有设备的参数最优基础故障诊断模型； S4：获取车线网信息交互中设备新采集的传感器数据集及其对应的故障类别属性标签集，并采集目标语义信息，基于所述目标语义信息构建个性化定制触发规则编码矩阵； S5：构建所述个性化定制触发规则编码矩阵关于最优子矩阵集合的最优决策树模型； S6：基于所述所有设备的参数最优基础故障诊断模型构建分层冻结模型； S7：利用所述个性化定制触发规则编码矩阵、所述最优决策树模型、新采集的传感器数据集及其对应的故障类别属性标签集，对所述分层冻结模型进行分层微调，构建个性化定制模型。

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