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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于卷积神经网络的盾构机故障类型构建及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：CN115840904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211528497.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于卷积神经网络的盾构机故障类型构建及故障诊断方法是由魏巍;姜川设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的盾构机故障类型构建及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卷积神经网络的盾构机故障类型构建及故障诊断方法，该方法从半结构化的盾构机故障记录文本开始，形式化盾构机故障记录文本数据；其次利用正则表达式分割故障记录文本，实现盾构机故障记录文本的语料库结构化存储；其三对故障记录文本做谱聚类，分析每一故障簇数据的共同点并制定合适的标签，其四，提出EDA与回译串行混增数据增强方法对有标签的故障记录文本做数据增强，以增加数据量，解决故障特征不平衡问题；最后实现基于word2vec的CNN盾构机故障文本分类模型，完成对盾构机故障记录文本的智能分类。本发明方法可用于盾构故障文本记录文本数据的结构化存储和智能分类。

本发明授权基于卷积神经网络的盾构机故障类型构建及故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的盾构机故障类型模型的构建方法，其特征在于包括的步骤有： 步骤一，形式化盾构机故障记录文本； 任意一个盾构机故障记录文本记录着盾构机故障的相关信息；一个故障记录文 本记录着一个故障内容情况或多个故障内容情况；因此，一个故障记录文本由 一条故障内容或多条故障内容组成； 故障内容，记为；任意一个故障记录文本中存在的故障内容采用集合 形式表示为故障内容集，且； 步骤二，基于正则表达式的盾构机故障记录文本结构化存储； 将所述包含的字段内容记为故 障－字段内容； 所述； 将故障－字段内容作为正则表达式构建内容的元 素，设置的故障－正则表达式内容记为； 步骤三，谱聚类分析盾构机故障记录文本数据； 通过调用的类库中的实现了基于 的谱聚类； 输入层为盾构机故障记录文本数据集；下角 标表示故障记录文本的标识号，下角标表示故障记录文本的总数； 基于的谱聚类需要调整的参数有： 谱聚类的维数为； 全连接法的聚类为； 核函数参数为； 谱聚类的输出结果中，采用集合的形式表达被划分为同一故障簇的盾构机故障记录文 本数据集标记为，同一故障簇的划分集合，记为，且； 步骤四，打标盾构机故障； 盾构机故障记录文本数据包含多种标签，采用集合形式表达标签集为，且； 对聚类结果中的每一故障簇数据进行分析，归纳出同一故 障簇盾构机故障记录数据蕴含的共同点，为各故障簇数据设定符合的；则有，标注 完好的盾构机故障记录文本数据集，记为，且； 步骤五，基于EDA与回译的盾构机故障记录文本数据混合增强； 步骤501，将一个有标签的盾构机故障记录文本作为输入，为避免增强过程 中文本的标签信息被改变，首先将的标签摘除，分为和两部分； 步骤502，将输入到EDA增强模块中进行数据增强，得到的一次增强数据输入到回 译增强模块进行二次增强，二次增强后得到的故障文本数据以集合形式表达为，且，表示二次增强 的故障条数； 步骤503，将原标签添加至中的每个文本中，得到的有标签的盾 构机故障记录文本增强数据以集合的形式表达为，且； 任意中包含的文本的数量记为；文本数据增强的目标数量记为，任意的增强系数记为，且；增强后的文本数量记为，且；从增强后的个文本中随机保留个数据，其余舍弃； 任意经混合数据增强后得到的增强数据以集合的形式表达为 进行混合数据增强，得到标注完好的盾构机故障记录文本增强数据 集，记为，且 将故障训练数据集喂入卷积神经网络进行故障文本分类模型的训练，得到盾构机故障分类模型。

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