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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于迁移学习的核动力装置并发故障诊断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：CN116502138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310477078.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于迁移学习的核动力装置并发故障诊断方法及系统是由王鹏飞;梁文龙;万甲双;吴世发设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的核动力装置并发故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习的核动力装置并发故障诊断方法及系统，构建基于多层双向长短期记忆网络的核动力装置并发故障诊断模型；利用单发故障训练集对并发故障诊断模型进行预训练，再将单发故障测试集输入训练好的并发故障诊断模型中测试预训练模型的准确率；将并发故障诊断模型中全连接层与分类输出层重置为空白层，利用并发故障训练集对调整后的网络模型进行再训练；将并发故障测试集输入训练好的并发故障诊断模型中，实现核动力装置传感器和执行器并发故障的诊断。本发明能够实现核动力装置稳态和瞬态运行过程中传感器和执行器不同类型、不同程度并发故障的准确在线诊断，为故障缓解和容错控制提供参考。

本发明授权一种基于迁移学习的核动力装置并发故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的核动力装置并发故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、将核动力装置的响应数据划分为单发故障训练集和单发故障测试集，以及并发故障训练集和并发故障测试集； S2、对步骤S1得到的单发故障训练集和单发故障测试集，以及并发故障训练集和并发故障测试集进行预处理； S3、构建基于多层双向长短期记忆网络的核动力装置并发故障诊断模型； S4、利用步骤S2得到的单发故障训练集对步骤S3构建的核动力装置并发故障诊断模型进行预训练，再将步骤S2得到的单发故障测试集输入预训练后的核动力装置并发故障诊断模型中，测试核动力装置并发故障诊断模型对核动力装置单发故障的诊断准确率； S5、对步骤S4预训练后的核动力装置并发故障诊断模型进行调整，将核动力装置并发故障诊断模型的全连接层和输出层重置为空白层； S6、利用步骤S2得到的并发故障训练集对步骤S5调整后的核动力装置并发故障诊断模型进行再训练，并将步骤S2得到的并发故障测试集输入再训练后的核动力装置并发故障诊断模型中，实现传感器和执行器并发故障诊断。

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