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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利一种基于改进型长短记忆神经网络的故障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：CN115062759B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210584989.X，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于改进型长短记忆神经网络的故障诊断方法是由刘超;薄顺涛设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进型长短记忆神经网络的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进型长短记忆神经网络的故障诊断方法，构建LSTM网络模型结构并且利用免疫优势克隆文化算法对LSTM的学习速率进行参数寻优，得到训练好的LSTM网络故障诊断模型，将测试集数据输入到训练好的故障诊断模型中，得到对应的故障类型诊断结果；本方法能通过LSTM网络模型能够根据工业系统中各设备的测量数据进行故障诊断，且本发明将免疫优势克隆文化算法用于长短记忆神经网络的参数优化中，可以避免维度灾难，导致陷入局部最优，还可以提高算法的收敛速度和故障诊断的准确性。

本发明授权一种基于改进型长短记忆神经网络的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进型长短记忆神经网络的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集工业系统中各设备的测量数据，测量数据包括正常状态时间序列数据及故障状态数据，并作为故障诊断分析的样本数据；S2、将S1采集后的数据划分为初始训练集和测试集；S3、构建LSTM网络模型，基于S2中训练集数据，并利用免疫优势克隆文化算法对LSTM的学习速率进行参数寻优，S4、获取LSTM初始学习速率，并计算误差，判断损失函数对应的误差是否最小，不满足则继续计算误差，直到满足条件为止；S5、得到训练好的LSTM网络故障诊断模型，将测试集数据输入到训练好的故障诊断模型中，得到对应的故障类型诊断结果，实现故障分析；S3中对LSTM的学习速率进行参数寻优的方法为：步骤S3.1：确定LSTM的网络结构，步骤S3.2：初始化免疫优势克隆文化算法初始种群空间、信念空间及免疫优势算子，克隆选择算子，并计算和评价各个体的适应值；步骤S3.3：利用pop函数判断各个体的适应值是否满足适应值最优要求，满足则进入步骤S4，不满足则进入步骤S3.4；步骤S3.4：判断是否更新信念空间，更新则继续步骤S3.5，不更新则跳转步骤S3.6；步骤S3.4中信念空间更新方法为：环境知识中只需增加当前代的最优个体，标准知识N[n]更新为： 其中，表示第t次迭代的下边界，表示对应的目标函数适应值；表示第t次迭代的上边界，表示对应的目标函数适应值；步骤S3.5：根据接受函数找出优秀子群体，更新信念空间；步骤S3.5中的接受函数表示为： popb＝Acceptpop其中，表示种群空间选择的适应值较优秀的个体，popb表示信念空间提取优秀个体集合，得到信念空间知识，voterate表示百分比，m表示种群规模，n为需要优化的网络权值，Accept是接受函数；步骤S3.6：基于环境知识和标准知识，根据影响函数知道免疫优势获得克隆操作进行变异、重组，并克隆选择新一代优秀抗体种群，跳转S3.3。

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