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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种故障诊断方法、系统及存储介质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：CN115687976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211350521.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种故障诊断方法、系统及存储介质是由梁浩翔;陈志文;范敬珂;彭立娟;王久赫;樊欣宇;彭涛设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障诊断方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及装备故障诊断技术领域，公开了一种故障诊断方法、系统及存储介质，该方法考虑了数据变量的多种特征，并且分析了多种变量对于同一特征的差异化敏感性，从而实现差异化特征选择，减小因特征的敏感性差异以及冗余无效特征带来的诊断性能影响，并实时更新故障参数库，从而对未知故障进行识别与隔离，实现装备运行安全的智能预警与故障诊断。

本发明授权一种故障诊断方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种故障诊断方法，其特征在于，包括： S1：获取历史正常运行数据训练集及历史故障运行数据集作为待分析数据，提取所述待分析数据中的特征变量； S2：对特征变量进行敏感性的差异化分析得到选择特征变量，所述选择特征变量包括选择后无故障及各故障类型的特征变量集；并利用特征选择后无故障的特征变量集计算典型相关分析CCA参数以及故障检测阈值； S3：根据选择后各故障类型的特征变量集计算各故障类型对应的典型相关分析参数，构建内含各类故障类型参数的故障参数库； S4：选取实时采集数据，根据特征选择后无故障类型的特征变量集和对应的典型相关分析参数计算CCA残差统计量，将所述残差统计量与故障检测阈值进行比较，若发生故障，将其特征数据输入至故障参数库中计算每种故障类型参数对应的残差统计量； S5：基于每种故障类型参数对应的残差统计量得到类型置信率，根据所述类型置信率判断是否属于未知故障，若为未知故障，计算参数并更新至故障参数库，令后续诊断识别此类故障，反之则计算各类故障的预测分类概率，根据分类概率判断该数据的故障类型； 所述S5包括： S51：计算当前每种故障类型的类型置信率，计算公式为： 式中，u表示第u个统计量样本，u＝1，…，LT，LT为数据残差统计量样本总长度，Gf为第f种故障类型的类型置信率，gf1u和gf2u为第u个样本时刻的分类因子，计算公式如下： 式中，和为第u个样本时刻的第f种故障类型的残差信号统计量。

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