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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于内省正交自编码器的过程故障检测方法， 设备及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：CN119861688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411973333.2，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权基于内省正交自编码器的过程故障检测方法， 设备及介质是由余建波;王陈瑁设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于内省正交自编码器的过程故障检测方法， 设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于内省正交自编码器的过程故障检测方法，设备及介质，在目标制造过程测试集中采集待检测数据样本，并生成随机噪声，输入故障检测网络，在故障检测网络中，编码器通过数据样本和随机噪声，得到隐藏层的潜在特征；解码器根据潜在特征得到重构数据；计算数据样本和重构数据的平方预测误差，将平方预测误差与故障警告阈值比较，得到故障检测结果。通过在故障检测网络的内省正交训练模块中，对编码器模块和解码器模块进行内省训练更新网络参数，并加入负样本数据作为训练的数值。与现有技术相比，本发明具有准确性高、适应性强和鲁棒性等优点。

本发明授权基于内省正交自编码器的过程故障检测方法， 设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于内省正交自编码器的过程故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在目标制造过程测试集中采集待检测数据样本，并生成随机噪声，输入故障检测网络； S2、在故障检测网络中，编码器通过数据样本和随机噪声，得到隐藏层的潜在特征； S3、解码器根据潜在特征得到重构数据； S4、计算数据样本和重构数据的平方预测误差，将平方预测误差与故障警告阈值比较，得到故障检测结果； 所述S2中的编码器由卷积层构成，S3中的解码器由转置卷积层构成； 所述重构数据包括重构正样本和重构负样本，其中重构负样本根据随机噪声得到； 在故障检测网络的内省正交训练模块中，对编码器模块和解码器模块进行内省训练更新网络参数；所述编码器通过内省正交训练更新网络参数，编码器损失函数LossE的表达式为： ，其中，LR为正样本基本训练函数，α为权重参数，LF为负样本基本训练函数； 所述解码器通过内省正交训练更新网络函数，解码器损失函数LossD的表达式为： ，其中，LR为正样本基本训练函数，LF为负样本基本训练函数； 正样本基本训练函数的表达式为： ，其中，K为正样本数量，xk为第k个正样本，yk表示第k个正样本重构数据，λ表示正交正则项权重系数，I为单位矩阵，Z为正样本对应的隐藏层的潜在特征； 负样本基本训练函数的表达式为： ，其中，K’为负样本数量，xk’为第k个负样本，yk’表示第k个负样本重构数据，λ表示正交正则项权重系数，I为单位矩阵，Z’为负样本对应的隐藏层的潜在特征； 所述S3中，根据潜在特征得到重构数据的表达式为： ，其中，Y为重构数据，aj表示第j个转置卷积核，表示转置卷积操作，Z为潜在特征，表达式为： ，其中，σ为双曲正切激活函数，X为输入的待检测数据样本，wi为第i个卷积核，∗为卷积操作，b为偏置值。

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