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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种故障检测方法、系统、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：CN116821783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310467493.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种故障检测方法、系统、设备及介质是由聂为之;赵岳;聂婕;王成龙设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种故障检测方法、系统、设备及介质，涉及工业故障分析领域；所述方法，包括：获取目标设备的运行数据；采用设定滑动窗口将运行数据划分为多个目标窗口数据；将多个目标窗口数据输入至故障诊断分类模型中，得到目标设备的故障信息；其中，多层卷积神经网络对多个目标窗口数据进行特征提取，得到各个目标窗口数据对应的目标特征信息数据；多层级双向长短时记忆网络对各个目标特征信息数据进行时序计算，得到多个目标时序特征数据；训练后的分类器对各个目标时序特征数据分别进行注意力机制计算，得到目标的融合特征数据，并根据目标的融合特征数据输出目标设备的故障信息；本发明能够实现故障的准确检测。

本发明授权一种故障检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种故障检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标设备的运行数据； 采用设定滑动窗口将所述运行数据划分为多个目标窗口数据； 将多个所述目标窗口数据输入至故障诊断分类模型中，得到所述目标设备的故障信息；所述故障信息包括：故障属性和故障出现时间； 其中，所述故障诊断分类模型，包括：多层卷积神经网络、多层级双向长短时记忆网络和训练后的分类器； 所述多层卷积神经网络用于对多个所述目标窗口数据进行特征提取，得到各个所述目标窗口数据对应的目标特征信息数据； 所述多层级双向长短时记忆网络用于对各个所述目标特征信息数据进行时序计算，得到多个目标时序特征数据； 所述训练后的分类器用于对各个所述目标时序特征数据分别进行注意力机制计算，得到目标的融合特征数据，并根据目标的融合特征数据输出所述目标设备的故障信息； 将各个所述目标窗口数据分别输入至所述多层卷积神经网络的卷积核中，进行卷积运算，得到对应的多个输出卷积结果；其中，所述卷积核包括多个通道；每个所述通道均对应一个所述训练窗口数据； 将对应的多个所述输出卷积结果进行对应位置的累加堆叠，得到各个所述目标窗口数据对应的目标特征信息数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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