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龍圖騰網恭喜湖南工商大學申請的專利一種基于瓶頸狀態觀測器與分布優化的故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119494034B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510084424.9，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于瓶頸狀態觀測器與分布優化的故障診斷方法是由陳潔;梁常煥;郭亞迪;潘卓夫;侯海良;肖湘江;譚筠;胡上設計研發完成，并于2025-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于瓶頸狀態觀測器與分布優化的故障診斷方法在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于瓶頸狀態觀測器與分布優化的故障診斷方法，該方法包括：S1：收集三水箱系統的待診斷數據；S2：將待診斷數據輸入至訓練好的瓶頸狀態觀測器，預測當前時刻開始的輸出數據，計算所述當前時刻開始的輸出數據與真實輸出數據之間的殘差；S3：將當前時刻開始的所述殘差輸入至訓練好的流模型，映射出殘差的近似正態分布；基于近似正態分布的殘差計算T2統計量；S4：基于所述T2統計量確定故障診斷結果。該方法基于瓶頸狀態觀測器生成殘差，并采用流模型簡化殘差分布，精確捕獲系統動態并優化了閾值設定，有利于提高工業故障診斷的準確率。

本發明授權一種基于瓶頸狀態觀測器與分布優化的故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于瓶頸狀態觀測器與分布優化的故障診斷方法，其特征在于，包括：S1：收集三水箱系統的待診斷數據，所述待診斷數據為第一水箱的水位、第二水箱的水位、第三水箱的水位、第一進水口的流量、第二進水口的流量；S2：將待診斷數據輸入至訓練好的瓶頸狀態觀測器，預測當前時刻開始的輸出數據，計算所述當前時刻開始的輸出數據與真實輸出數據之間的殘差；預測當前時刻開始的輸出數據的過程包括：通過滑窗采樣待診斷數據中若干個歷史連續時刻的待診斷數據樣本，并將若干個歷史連續時刻的待診斷數據樣本中的輸入數據、真實輸出數據經過訓練好的瓶頸狀態觀測器中的第一個全連接神經網絡，預測系統當前時刻的狀態數據；將系統當前時刻的狀態數據以及當前時刻待診斷數據樣本中的輸入數據經過訓練好的瓶頸狀態觀測器中的第二個全連接神經網絡，預測系統當前時刻的輸出數據；以滑窗步長為1，向未來時刻滑窗采樣，直至滑窗次數達到次，表示未來方向的時間范圍，得到當前時刻開始三水箱系統的預測輸出數據；以當前時刻開始的真實輸出數據與當前時刻開始的輸出數據之間的差作為殘差；S3：將當前時刻開始的所述殘差輸入至訓練好的流模型，映射出殘差的近似正態分布；基于近似正態分布的殘差計算T2統計量；所述流模型為非線性獨立分量估計模型，所述非線性獨立分量估計模型由多個加性耦合層堆疊形成，用于將當前時刻開始的殘差的復雜分布轉換為近似正態分布，得到近似正態分布的殘差；在非線性獨立分量估計模型的訓練過程中，為最大化第二殘差的對數似然，通過最小化第二殘差經映射變換后的潛在表示中的二范數訓練所述非線性獨立分量估計模型，使其學習從復雜分布到近似正態分布的映射規則；第二殘差的對數似然的計算式為： ；其中，表示第二殘差的對數似然；表示第二殘差經映射變換后的潛在表示；表示潛在變量服從近似正態分布的對數概率；表示從復雜分布到近似正態分布的映射規則；表示由第w個窗口開始各窗口中第q個正常數據樣本計算出的第二殘差；由于學習目標為潛在變量服從近似正態分布，則潛在變量的對數概率計算式為： ；其中，d表示潛在變量的維度；S4：基于所述T2統計量確定故障診斷結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南工商大學，其通訊地址為：410205 湖南省長沙市岳麓區岳麓大道569號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。