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龙图腾网获悉中国人民解放军32272部队31分队申请的专利一种基于GRU-SA模型的冷水机组故障预测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：CN120744764B 。

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：202510939733.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于GRU-SA模型的冷水机组故障预测诊断方法是由汤润之;班利明;葛晓春;刘洋;郭靖;李科伶;李玉新设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GRU-SA模型的冷水机组故障预测诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障预测技术领域，尤其涉及一种基于GRU‑SA模型的冷水机组故障预测诊断方法。所述方法包括以下步骤：获取多模态冷水机组数据集；对多模态冷水机组数据集进行数据预处理，生成多模态冷水机组预处理数据集；对多模态冷水机组预处理数据集进行物理知识虚拟特征增强，生成多模态冷水机组虚拟特征集；对多模态冷水机组虚拟特征集进行动态对抗数据样本构建，生成多模态冷水机组模型输入数据；因此，本发明通过多模态数据处理、物理知识增强、动态对抗数据样本生成、GRU‑SA模型优化及云端‑边缘协同推理等技术手段，解决了传统冷水机组故障诊断模型准确性不足、鲁棒性差等问题，提高了故障预测的精度和实时性。

本发明授权一种基于GRU-SA模型的冷水机组故障预测诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU-SA模型的冷水机组故障预测诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取多模态冷水机组数据集；对多模态冷水机组数据集进行数据预处理，生成多模态冷水机组预处理数据集； 步骤S2：对多模态冷水机组预处理数据集进行物理知识虚拟特征增强，生成多模态冷水机组虚拟特征集；对多模态冷水机组虚拟特征集进行动态对抗数据样本构建，生成多模态冷水机组模型输入数据；所述对多模态冷水机组预处理数据集进行物理知识虚拟特征增强包括以下步骤： 根据机组振动标准化数据进行制冷循环物理过程关联分析，生成机组冷循环振动分析数据；对机组冷循环振动分析数据进行间接制冷循环效率影响分析，生成机组振动理论能效比； 根据机组温度标准化数据进行温度波动模式识别潜在设备故障，生成机组温度波动模式数据；对机组温度波动模式数据进行最小二乘回归物理约束降维，生成机组温度过冷度偏差； 根据机组压力标准化数据进行热力学状态分析，生成机组压力热力学状态曲线；对机组压力热力学状态曲线进行异常值峰值分析，生成机组压力热力学异常峰值数据；对机组压力热力学异常峰值数据与机组温度过冷度偏差进行温度-压力关联分析，生成机组温度-压力过冷度偏差； 根据机组温度-压力过冷度偏差与机组振动理论能效比进行One-hot编码，并进行物理先验处理，生成多模态冷水机组虚拟特征集； 步骤S3：将多模态冷水机组模型输入数据作为输入至预设的GRU卷积模型，并将自注意力层进行特征关联矩阵计算，生成GRU-SA冷水机组初步模型；对GRU-SA冷水机组初步模型进行自适应参数调整，生成GRU-SA冷水机组故障判断模型； 步骤S4：将GRU-SA冷水机组故障判断模型进行云端部署，并进行边缘-云协同推理，生成GRU-SA冷水机组故障判断数据；对GRU-SA冷水机组模型输出数据进行贡献热力图绘制。

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中国人民解放军32272部队31分队，其通讯地址为：733000 甘肃省武威市凉州区武南镇军民巷99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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