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龙图腾网恭喜广东精冷源建设有限公司申请的专利换热模组的故障诊断方法及装置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：CN119378336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411962778.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权换热模组的故障诊断方法及装置是由周艳;朱代合;谢锋;谢必华;谢洪梅;王娅;徐敏;王紫怡;吴全圣;赵小健设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本换热模组的故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及换热模组技术领域，公开了一种换热模组的故障诊断方法及装置，其中，该方法包括：构建换热模组的有限元模型并采集温度信号、压力信号和流量信号，划分得到源域数据集和目标域数据集；进行时序空间特征增强处理，得到样本增强特征图像；构建特征提取网络；进行训练和误差重建，得到预训练诊断模型；对浅层特征提取参数进行固定，并将标域数据集输入预训练诊断模型，对故障特征进行增强训练，得到训练完成的故障诊断模型；将实时运行数据输入所述训练完成的故障诊断模型进行故障类型概率分布计算和故障程度评估，生成故障诊断报告，本发明提升了换热模组的多源信号之间的特征融合效果，增强了对不同类型故障的识别能力。

本发明授权换热模组的故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种换热模组的故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：构建换热模组的有限元模型并采集温度信号、压力信号和流量信号，划分得到源域数据集和目标域数据集；具体包括：基于换热模组的结构参数和工作参数建立三维网格模型，并对所述三维网格模型进行网格划分，得到所述换热模组的有限元模型；对所述有限元模型进行应力分析和热流场分析，得到目标监测点坐标集，并在所述目标监测点坐标集对应的物理位置安装温度传感器、压力传感器和流量传感器，设定传感器采集参数；根据所述传感器采集参数对所述换热模组进行多工况数据采集，记录正常工况和故障工况下的温度信号、压力信号和流量信号，得到原始数据集；对所述原始数据集按照时间窗口进行分段，得到分段数据矩阵，并对所述分段数据矩阵进行数据预处理，得到预处理数据矩阵；根据工况类型的数据量将所述预处理数据矩阵划分为源域数据集和目标域数据集；对所述源域数据集和所述目标域数据集进行马尔可夫过渡场变换和时序空间特征增强处理，得到样本增强特征图像；具体包括：按照数值范围对所述源域数据集和所述目标域数据集中的温度信号、压力信号和流量信号进行状态划分，得到马尔可夫状态值；基于所述马尔可夫状态值统计状态转移频率，并对所述状态转移频率进行标准化处理，得到状态转移概率矩阵；根据所述状态转移概率矩阵构建二维图像映射关系，将所述状态转移概率映射为灰度值，得到马尔可夫过渡场特征图像；对所述马尔可夫过渡场特征图像中每个时间点的特征向量计算欧氏距离，得到距离矩阵；基于所述距离矩阵设定阈值条件，对距离大于阈值的点对赋值为1，距离小于阈值的点对赋值为0，得到递归图二值矩阵，并根据所述递归图二值矩阵提取时序模式和周期特征，得到时序空间特征；将所述马尔可夫过渡场特征图像和所述时序空间特征输入低秩表示网络，得到融合特征，并对所述融合特征进行维度重构和归一化处理，得到样本增强特征图像；根据所述样本增强特征图像构建具有时空注意力机制的Siamese诊断网络，在所述Siamese诊断网络中嵌入编码器-解码器结构和通道注意力模块，得到特征提取网络；将所述源域数据集输入所述特征提取网络进行训练和误差重建，得到预训练诊断模型；对所述预训练诊断模型的浅层特征提取参数进行固定，并将所述目标域数据集输入所述预训练诊断模型，对故障特征进行增强训练，得到训练完成的故障诊断模型；将所述换热模组的实时运行数据输入所述训练完成的故障诊断模型进行故障类型概率分布计算和故障程度评估，生成故障诊断报告。

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