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龙图腾网获悉中铁十四局集团有限公司申请的专利一种自适应稀疏融合网络的TBM电驱系统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：CN120871819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511335680.7，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种自适应稀疏融合网络的TBM电驱系统故障诊断方法是由王华伟;史林肯;李庆民;刘四进;王军;董斌;费延达设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应稀疏融合网络的TBM电驱系统故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种自适应稀疏融合网络的TBM电驱系统故障诊断方法，属于TBM电驱动控制技术领域。对电驱系统多源运行数据进行去噪和时频域特征提取，构建多模态融合数据集；建立多任务诊断框架，通过可学习的模态权重向量动态分配最优模态组合；通过提出双支持向量分位数回归算法拟合温度变化上下界阈值，实现温度异常实时预警；基于任务梯度相似度构建任务冲突图，利用动态稀疏路径控制冲突任务的神经元激活范围；融合调制器对各任务结果进行置信度加权与决策补偿，输出故障类型及诊断依据。本发明解决多电机强耦合下弱故障信号被掩盖、误诊漏诊率高的问题，提升故障诊断的鲁棒性和准确性，保障了TBM电驱系统的运行稳定性与安全性。

本发明授权一种自适应稀疏融合网络的TBM电驱系统故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应稀疏融合网络的TBM电驱系统故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 对原始数据进行去噪处理并获取有效信号，基于信号特征分别提取时域特征和频域特征，融合成多模态融合数据集； 搭建包含温度异常检测辅助模块和多个任务特征识别模块的多任务诊断模型，各模块共享核心诊断模块同时保留独立特征识别分支； 对多任务诊断模型进行训练，为每个模块引入可学习的模态选择权重向量，利用模态选择权重向量给对应模块动态分配最优模态数据组合； 温度异常检测辅助模块采用双支持向量分位数回归算法，拟合出温度变化阈值，并建立阈值动态更新机制； 任务特征识别模块则基于任务梯度相似度计算任务间的冲突度，构建任务冲突图；任务冲突图为引导生成任务的稀疏掩码参数，调控神经元激活范围得到初步解码结果； 建立温度监测与故障关联机制，通过融合调制器对初步解码结果进行置信度加权与决策补偿，生成最终融合决策。

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