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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利火電裝備語義知識庫、構建方法及零樣本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：CN114266297B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202111535430.X，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權火電裝備語義知識庫、構建方法及零樣本故障診斷方法是由趙春暉;李寶學;付永鵬;馮良駿;趙健程;汪嘉業;張圣淼;王一航;姚家琪設計研發完成，并于2021-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本火電裝備語義知識庫、構建方法及零樣本故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種火電裝備語義知識庫、構建方法及零樣本故障診斷方法。本發明從火力發電過程總結的含有專家知識的故障診斷案例文本中提取故障的屬性信息，編碼為屬性向量，結合案例對應的數據訓練屬性判別器，從而建立數據與故障案例屬性間的映射，建一個“數據—屬性—屬性判別器”三元語義知識庫，并以此解決高端火電裝備的零樣本故障診斷問題。本發明創新性地將專家知識和數據驅動的方法相結合，當新的故障發生時，應用屬性判別器判斷其屬性，并編碼為屬性向量，從而基于故障模式之間共享的屬性來確定故障模式，實現故障間知識的遷移與共享。本發明對于沒有訓練數據的故障有較好的診斷效果，很好地解決了高端火電裝備中遇到的零樣本故障診斷問題。

本發明授權火電裝備語義知識庫、構建方法及零樣本故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于火電裝備語義知識庫的零樣本故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：1對每種屬性建立屬性判別器，再利用建立的火電裝備語義知識庫對訓練集中的每個樣本根據故障類別映射構建對應的屬性語義向量，再利用樣本的過程數據作為輸入，樣本屬性語義向量中屬性判別器對應屬性的標注結果為標簽，對每個屬性判別器進行訓練；其中，對于在所有樣本中標注結果全部一致的屬性，其屬性判別器采用孤立森林、自編碼器或OneClassSVM模型，對于在所有樣本中標注結果不全一致的屬性，采用隨機森林，樸素貝葉斯或LASSO模型；2故障診斷階段，具體為：將新采集的故障樣本過程數據輸入至每個屬性判別器，每個屬性判別器的輸出結果組成新采集的故障樣本對應的屬性語義向量預測值，將屬性語義向量預測值與建立的火電裝備語義知識庫中所有故障案例的屬性語義向量進行相似度匹配，最相似的故障案例的故障類別作為該采集的故障樣本的故障識別結果。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。