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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法、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：CN118644702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410660087.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法、系统及存储介质是由霍鑫;何长春;弭宝涵;陈松林设计研发完成，并于2024-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法，系统及存储介质，涉及工业设备故障诊断技术领域，为解决现有方法容易受到噪声的污染，以及提取的特征中存在着冗余与无关特征，导致计算时间长、计算效率低、对硬件的算力要求高的问题。包括：步骤1、获取工业设备运行故障状态的时间序列数据集；步骤2、采用无监督的微分膨胀映射预处理器对时间序列数据进行预处理；步骤3、构建不同贮存比例下的多个过滤式特征选择器，得到多视图特征子集向量及组合特征选择器；步骤4、构建多个分类器，基于多视图特征子集训练多个分类器并构建组合分类器；步骤5、采用组合特征选择器及组合分类器进行设备运行状态的故障诊断。

本发明授权一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图膨胀统计特征的工业设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取工业设备运行故障状态的时间序列数据集； 步骤2、采用无监督的微分膨胀映射预处理器对时间序列数据进行预处理，包括如下步骤： 步骤2-1、采用可调节滤波因子的跟踪微分器对所述时间序列数据进行一阶微分变换，获取一阶微分时间序列； 步骤2-2、采用可调节滤波因子的跟踪微分器对一阶微分时间序列再次进行一阶微分变换，获取二阶微分时间序列； 步骤2-3、引入膨胀机制对所述时间序列数据、一阶微分时间序列和二阶微分时间序列分别进行多个比例的膨胀映射； 步骤2-4、分别提取经膨胀映射后序列的全局统计特征并进行全拼接，得到多样性特征向量数据集； 步骤3、构建不同贮存比例下的多个过滤式特征选择器，对特征选择器进行训练，得到多视图特征子集向量及包含多个特征索引的特征选择器，基于多个特征选择器构建组合特征选择器； 步骤4、构建多个分类器，基于多视图特征子集训练多个分类器并构建组合分类器； 步骤5、对待诊断工业设备运行状态数据进行预处理，采用组合特征选择器进行特征选择，采用组合分类器进行故障诊断，通过引入投票机制集成每个视图上分类器的输出结果，最终得到设备运行状态的故障诊断结果； 所述的可调节滤波因子的跟踪微分器的功能实现过程为： 矩阵的第一列与矩阵的第一列计算公式为： ； 对于i=1,2,…,m依次递增： ； 其中，为输入跟踪微分器的时间序列； 若，则，否则，； 若，则，否则，； 矩阵的第i+1列与矩阵的第i+1列计算公式为： ； 通过可调节滤波因子的跟踪微分器对一元时间序列进行微分变换，得到的微分时间序列为：，其中r为速度因子，h为步长； 所述膨胀机制的实现过程为： 对于滤波因子k=i，针对时间序列进行降采样，获得该时刻的降采样时间子序列，其中表示小于的最大整数，其中m为时间序列的长度，d为采样间隔，以膨胀比例作为采样间隔； 依次完成k=1,2,…,d的迭代循环过程，将每个时刻降采样得到时间子序列依次拼接得到最终的膨胀映射序列。

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