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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利故障智能监测与精细化诊断方法、装置及存储介质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：CN116243679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310149247.9，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权故障智能监测与精细化诊断方法、装置及存储介质是由谢巍;曾俊海;刘龙文设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障智能监测与精细化诊断方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种故障智能监测与精细化诊断方法、装置及存储介质，所述方法包括：根据需检测故障的不确定广义系统，将执行器故障增广系统作为不确定广义系统的附加特定状态，构建广义系统模型；基于神经网络对部分未建模动态和参数扰动引起的不确定模型，利用边界辨识算法获取具有动态特性的边界信息；根据广义系统模型，利用Min‑Max函数将上下界动态系统状态及输出进行耦合，构建动态‑输出多耦合类Luenberger区间观测器，进而构建观测器误差变量系统，实现机器的大类故障诊断；根据大类故障进行精细化诊断。通过本发明提供的方法，能够及时有效地发现故障，并在故障发生时精细化判断故障类型，实现系统的智能监测与故障诊断。

本发明授权故障智能监测与精细化诊断方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种故障智能监测与精细化诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 根据需检测故障的不确定广义系统，将执行器故障增广系统作为不确定广义系统的附加特定状态，构建广义系统模型； 基于神经网络对部分未建模动态和参数扰动引起的不确定模型，利用边界辨识算法获取具有动态特性的边界信息； 根据所述广义系统模型，利用Min-Max函数将上下界动态系统状态及输出进行综合耦合，构建具有更丰富自由度的动态-输出多耦合类Luenberger区间观测器； 根据所述动态-输出多耦合类Luenberger区间观测器，构建观测器误差变量系统，实现传感器和执行器的大类故障诊断； 将动态-输出多耦合类Luenberger区间观测器采集的多维数据进行特征融合，将融合后数据和诊断的大类故障类型输入深度卷积神经网络模型中，输出精细化故障类型； 其中，所述动态-输出多耦合类Luenberger区间观测器为： 式中，和为上下界状态估计变量；和为不确定性的综合边界信息；，为电枢电流，为转速；Max和Min表示取极值函数；表示控制状态；表示输出端状态；矩阵为待求解的观测器增益； 所述动态-输出多耦合类Luenberger区间观测器的输出为： 式中，为输出向量；，； 当无故障发生时，执行器故障为0，对应的真实输出和特定状态区间估计满足；当发生执行器故障时，满足。

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