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龙图腾网恭喜山东建筑大学申请的专利一种故障检测与诊断算法的性能评估方法及系统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：CN113591982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202110871557.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种故障检测与诊断算法的性能评估方法及系统是由田崇翼;王有银;马昕;邵珠亮;王学睿设计研发完成，并于2021-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障检测与诊断算法的性能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于建筑用冷水机组技术领域，提供了一种故障检测与诊断算法的性能评估方法及系统。该方法包括，根据输入场景构建输入样本集，并指定每个输入样本相关的真实数据信息；基于输入样本集，采用故障检测与诊断算法，得到故障检测和故障诊断输出；将每个输入样本对应的故障检测和故障诊断输出与该输入样本相关的真实数据信息进行比较，得到的评估结果用于故障检测与诊断算法性能指标的评估。

本发明授权一种故障检测与诊断算法的性能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种故障检测与诊断算法的性能评估方法，其特征在于，包括：根据输入场景构建输入样本集，并指定每个输入样本相关的真实数据信息；所述输入场景包括：建筑类型、设备类型、故障类型、故障强度、故障流行度、环境条件和故障检测与诊断算法采用的数据；基于输入样本集，采用故障检测与诊断算法，得到故障检测和故障诊断输出；将每个输入样本对应的故障检测和故障诊断输出与该输入样本相关的真实数据信息进行比较，得到的评估结果用于故障检测与诊断算法性能指标的评估；所述得到的评估结果用于故障检测与诊断算法性能指标的评估的过程包括：将每个输入样本对应的故障检测和故障诊断输出与该输入样本相关的真实数据信息进行比较，得到评估结果，构建评估结果集；将评估结果集聚合生成一个或多个故障检测与诊断算法的性能度量；评估结果和绩效指标的具体内容：评价结果是通过将FDD算法对每个样本的输出与真实数据数据进行比较，产生一组原始的评价结果，然后将这些原始结果聚合生成一个或多个FDD性能度量，采用两个性能指标，即交叉熵损失函数和准确率；关于样本集的两个概率分布p和q，设p为真实的分布，q为拟合的分布；按照真实分布p来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即信息熵： 如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即交叉熵： 对于真实分布p与拟合分布q之间的差异，用KL散度来衡量，也叫相对熵： 在机器学习的分类问题中，缩小模型预测和标签之间的差距，标签集不变，在优化过程中只需要关注交叉熵，在多分类任务中，用于描述三种故障分类模型训练性能的交叉熵损失函数计算为： 其中，p＝[p0，...，pC-1]是一个概率分布，每个元素pi表示样本属于第i类的概率；y＝[y0，...，yC-1]是样本标签的one-hot表示；在测试样本中，分别以四种严重程度的五种故障为例，比较了三种比较模型的冷水机组故障诊断性能，当发生单一故障时，Crossentropy也可用于对应于特定故障的识别性能评估，同时，还将故障识别准确率作为另一个性能指标，对于各类型故障的测试时间序列，Accuracy定义为正确诊断的样本数与诊断样本数的比值，用百分数表示，计算公式如下： 其中，nsample为样本数；yi＇为预测标签；yi为真实标签；模型输出的故障标签和实际故障标签相同率较高，分类越准确，准确率也越高；经过评价指标计算后的FDD算法对冷水机组故障诊断的结果所示，长短时记忆网络的故障诊断性能较好，在不同故障、不同严重程度的数据样本中均有较好的故障诊断效果，故障诊断准确率较高，模型训练性能优异。

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