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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种非侵入式数模联动的控制系统故障检测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：CN118311941B 。

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：202410285875.4，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种非侵入式数模联动的控制系统故障检测方法是由吴麒;张宝康;张文安;仇翔;陈威;刘嘉帅;顾曹源;薛洪锴设计研发完成，并于2024-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非侵入式数模联动的控制系统故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非侵入式数模联动的控制系统故障检测方法，采用传感器采集指定状态下多轴运动控制系统的输出时间序列，并进行小波分解后，计算出对应的相对小波能量熵和预设的其他统计特征，然后通过加权组合构造复合健康指标，为不同指定状态建立各自的高斯混合隐马尔可夫模型，采用高斯混合隐马尔可夫模型获取复合健康指标的后验概率。通过最小化优化目标函数，迭代调整复合健康指标的权重系数和高斯混合隐马尔可夫模型的模型参数。本发明技术方案故障分类精度高、可解释性强，且无需部署额外的传感器。

本发明授权一种非侵入式数模联动的控制系统故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种非侵入式数模联动的控制系统故障检测方法，其特征在于，所述非侵入式数模联动的控制系统故障检测方法，包括：采用传感器采集指定状态下多轴运动控制系统的输出时间序列，并进行小波分解后，计算出对应的相对小波能量熵和预设的其他统计特征；对相对小波能量熵和预设的其他统计特征进行归一化处理得到归一化特征，然后对归一化特征通过加权组合构造复合健康指标；为不同指定状态建立各自的高斯混合隐马尔可夫模型，采用高斯混合隐马尔可夫模型获取复合健康指标的后验概率；通过最小化优化目标函数，迭代调整复合健康指标的权重系数和高斯混合隐马尔可夫模型的模型参数；其中，所述通过加权组合构造复合健康指标，采用如下公式： ；其中，表示第r类状态的第个特征对应的权重系数，表示采样点下第类状态的第个归一化特征，G表示归一化特征的数量；所述通过最小化优化目标函数，迭代调整复合健康指标的权重系数和高斯混合隐马尔可夫模型的模型参数，包括：构造第r类指定状态的优化目标函数： ；其中，表示在时间处的实际标签，表示后验概率，是权重系数之和，表示参数的上界，为滑窗后的样本总数；在目标函数中引入惩罚项，将原始约束问题转化为无约束问题，即： ；其中，，是超参数，R表示指定状态的总数量；使用梯度下降法最小化优化目标函数，求解得到复合健康指标的权重系数和高斯混合隐马尔可夫模型的模型参数。

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