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龙图腾网恭喜深圳市怡昌动力技术有限公司申请的专利柴油发电机组故障预测方法、模型、及储存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：CN119538102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510103684.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权柴油发电机组故障预测方法、模型、及储存介质是由罗建;王伟发;马威;刘维田;卿海;谢财设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本柴油发电机组故障预测方法、模型、及储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种柴油发电机组故障预测方法、模型、及储存介质，所述方法包括获取运行数据，处理得到数据样本集合；将数据样本集合映射，得到扩展数据样本集；根据扩展数据样本集进行计算，得到欧式距离；根据欧式距离和相关函数进行提取，得到局部特征；根据局部特征输出，得到第一类别和第一可能性；根据第一类别和第一可能性转换，得到第二故障类别和第二故障发生可能性；根据第二故障类别和第二故障发生可能性输出，得到预测值；根据预测值与期望值分析，得到第一参数；根据第一参数进行算优化，得到第二参数；根据第二故参数对预测模型优化后输出，得到故障预测结果。本方法能够通过模型迭代更新得到最优参数，提高故障预测的准确性。

本发明授权柴油发电机组故障预测方法、模型、及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种柴油发电机组故障预测方法，其特征在于，由计算机执行，包括：获取柴油发电机组运行数据；根据所述柴油发电机组运行数据进行归一化处理，得到柴油发电机组运行数据样本集合；根据所述柴油发电机组运行数据样本集合进行高维映射，得到扩展运行数据样本集；根据所述扩展运行数据样本集进行距离计算，得到欧式距离；根据所述欧式距离和预先储存的故障位置发生函数进行特征提取，得到局部特征；根据所述局部特征通过模型进行输出，得到第一故障类别和第一故障发生可能性；根据所述第一故障类别和所述第一故障发生可能性进行转换，得到第二故障类别和第二故障发生可能性；根据所述第二故障类别和所述第二故障发生可能性进行集合输出，得到预测输出值；根据所述预测输出值与预先储存的期望输出值进行误差分析，得到第一故障预测模型参数；根据所述第一故障预测模型参数进行算法迭代优化，得到第二故障预测模型参数；根据所述第二故障预测模型参数对预先储存的故障预测模型进行调整优化后输出，得到故障预测结果；其中，所述根据所述欧式距离和预先储存的故障位置发生函数进行特征提取，得到局部特征，包括：通过以下公式计算得到局部特征： 其中，表示局部特征、为扩展运行数据样本集中样本与样本的欧式距离、为扩展运行数据样本集中样本与扩展运行数据样本集中第类故障发生位置对应的样本的欧式距离、表示预先储存的故障发生位置函数、为第个扩展运行数据样本的故障类别、为预先储存的故障类别数、为扩展运行数据样本集的索引、为权重系数；其中，所述根据所述第一故障类别和所述第一故障发生可能性进行转换，得到第二故障类别和第二故障发生可能性，包括：通过以下公式进行计算得到第二故障类别和第二故障发生可能性： 其中，表示第二故障类别、表示第二故障发生可能性、表示预先储存的扩展运行数据样本集中扩展运行数据样本数量、表示第个扩展运行数据样本对应第类故障的第一故障发生可能性、表示第个扩展运行数据样本对应第类故障的第一故障类别、表示预先储存的故障类别数、表示第个扩展运行数据样本发生第类故障的第一故障发生可能性、表示第个扩展运行数据样本对应第类故障的第一故障类别、表示故障类别序号、表示扩展运行数据样本序号。

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