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龙图腾网获悉无锡安鑫卓越智能科技有限公司申请的专利一种基于网络模型的充电桩故障诊断方法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：CN119830131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411898842.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于网络模型的充电桩故障诊断方法是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于网络模型的充电桩故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于网络模型的充电桩故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域，包括基于预处理后的运行数据，进行单模态特征提取，将单模态特征拼接后融合；构建时空图神经网络模型，基于融合后的单模态特征，生成时空特征提取后的节点级特征；通过群体协同故障诊断，对节点级特征进行故障分类；基于故障分类结果，进行诊断结果反馈与优化，本发明实现了对充电桩复杂运行状态的精准表征；提升了故障分类的准确性和全局适用性。整体发明方案从多模态数据处理到群体协同分析，再到动态优化，形成完整、精准且高效的充电桩故障诊断流程，在准确性、鲁棒性和适用性上均有显著提升。

本发明授权一种基于网络模型的充电桩故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于网络模型的充电桩故障诊断方法，其特征在于：包括， 采集充电桩的运行数据，对采集到的运行数据进行预处理； 基于预处理后的运行数据，进行单模态特征提取，将单模态特征拼接后融合，具体步骤如下， 基于多尺度熵，通过信号分段、多尺度讲解、计算熵值和特征聚合，提取信号复杂度特征，表达式为： ； 其中，为电气信号的多尺度复杂度特征，为第个尺度的样本熵，为第个尺度下的信号，为非线性调节参数，为第个尺度对应的时间范围，为多尺度分解的层数，表示时间，表示多尺度分析中的尺度编号； 基于变分模态分解通过信号分解、模态能量计算和模态能量分布特征提取，提取模态能量特征，表达式为： ； 其中，为振动信号的模态能量特征，为第个IMF的能量，为第个IMF的功率谱密度，表示振动信号在变分模态分解中生成的第个模态，表示模态总数，为平滑参数； 基于Choi-Williams分布，通过信号分帧、计算自相关函数、时频分布计算和特征聚合，提取时频分布特征，表达式为： 其中，为声音信号的能量集中度特征，为声音信号的时频分布，为频率，为频率平滑参数，为频率范围； 基于卷积神经网络提取高维图像特征，表达式为： 其中，为图像特征向量，为卷积核矩阵，为高维图像，为图像特征向量的偏置项，为卷积操作； 将提取到的电气信号特征、振动信号特征、声音信号特征和图像特征，按元素顺序拼接成联合特征向量； 通过构建动态注意力图和非线性张量解耦，生成融合特征，表达式为： ； 其中，表示融合后的第个特征，表示第、和个特征间的交互值，、和表示特征的索引； 构建时空图神经网络模型，基于融合后的单模态特征，生成时空特征提取后的节点级特征； 通过群体协同故障诊断，对节点级特征进行故障分类； 基于故障分类结果，进行诊断结果反馈与优化。

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