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龙图腾网恭喜中核控制系统工程有限公司申请的专利一种基于深度信念网络和相关性模型的故障诊断融合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：CN114692714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202011615456.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于深度信念网络和相关性模型的故障诊断融合方法是由赵亚薇;张强;王冬;梁嘉琳;赵爽设计研发完成，并于2020-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度信念网络和相关性模型的故障诊断融合方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业级控制系统故障诊断技术领域，具体涉及一种基于深度信念网络和相关性模型的故障诊断融合方法。包括下述步骤：步骤一，建立D矩阵模型；步骤二，将步骤一得到的D矩阵进行权值化处理得到权重矩阵W；步骤三，将步骤二得到的权重矩阵W进行正态分布标准化；步骤四，将步骤三得到的正态分布标准化后的权重矩阵作为DBN网络的初始权重矩阵；步骤五：输入测试信息，输出故障模式，完成D矩阵和DBN网络的融合故障诊断。本发明建立了相关性模型故障诊断与深度信念网络故障诊断之间的融合方案，即提高了DBN网络收敛速度和预测精度，又改善了相关性模型诊断的局限性，融合诊断的适用性更广。

本发明授权一种基于深度信念网络和相关性模型的故障诊断融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度信念网络和相关性模型的故障诊断融合方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤一，建立D矩阵模型对被测对象进行测试性相关性信息获取，建立D矩阵的测试性模型；步骤二，将步骤一得到的D矩阵进行权值化处理得到权重矩阵W；步骤三，将步骤二得到的权重矩阵W进行正态分布标准化步骤四，将步骤三得到的正态分布标准化后的权重矩阵作为DBN网络的初始权重矩阵；步骤五：输入测试信息，输出故障模式，完成D矩阵和DBN网络的融合故障诊断；步骤二中，采用对多种典型状态下建立对应的D矩阵，每种状态出现是有特定概率，将其概率转化成权值，对不同状态下的多个D矩阵进行加权平均，得到含有测试与故障相关性信息的权重矩阵W；步骤二中，具体过程如下步骤二1，对多种典型状态下建立对应的D矩阵，选取控制系统的第K种典型状态，建立系统该状态下的D矩阵Dm×n；步骤二2，分析该状态在系统全寿命周期内的发生概率，将该概率确定为系统状态的权值wk；步骤二3，分析控制系统的典型状态是否分析完，若否，则继续回到步骤一；若是，将所有权值相加，求得值w；步骤二4，选择步骤一中的Dm×n的第i行，将控制系统的所有典型状态设有p种状态下的Dm×n中的dij值均值化得w'ij，表示为步骤二5，令j＝j+1逐列计算，判断j是否大于n，若否，则回到步骤四；若是，则进行步骤六；步骤二6，令i＝i+1逐行计算，判断i是否大于m，若否，则回到步骤四；若是，则得到权值化矩阵W；步骤三中，设权重矩阵W服从Nμ,σ2分布，将其进行正态分布标准化，矩阵W中的元素Y＝X-μσ服从N0,1分布；步骤四中，DBN网络的显元为D矩阵的测试点的信息，将步骤三得到的正态分布标准化后的权重矩阵作为DBN网络的初始权重矩阵，进行网络训练。

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