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申请/专利权人：国网青海省电力公司;国网青海省电力公司电力科学研究院;许继电气股份有限公司;河南许继继保电气自动化有限公司;郑州大学

摘要：本发明属于设备故障诊断领域，具体涉及一种故障诊断方法及系统。本发明将故障的文本描述对应数据输入训练后的故障诊断模型，通过模型中的自然语言处理算法模块得到包含语义信息的特征向量；再通过模型中的包含信息瓶颈算法的特征优化模块进行特征优化压缩得到特征优化模块输出的优化向量；将该优化向量输入模型中的分类器模块得到故障诊断结果；该模型的训练方式包括将训练集中的故障的文本描述对应的数据输入该模型，计算总损失函数并相应迭代更新特征优化模块的参数直至满足迭代停止条件；参数包括信息瓶颈算法的对应参数；总损失函数通过将真实故障类型和诊断故障类型的差异对应的设定损失函数叠加作为正则化项的信息瓶颈算法的损失函数得到。

主权项：1.一种故障诊断方法，其特征在于，将待诊断的故障的文本描述对应的数据输入训练后的故障诊断模型中，通过该模型中的自然语言处理算法模块、包含信息瓶颈算法的特征优化模块和分类器模块，得到故障诊断结果；所述故障诊断模型的训练方式包括：将训练集中的故障的文本描述对应的数据输入故障诊断模型中，通过所述自然语言处理算法模块得到包含故障的文本描述的语义信息的特征向量；通过所述特征优化模块对所述特征向量进行特征优化压缩，得到特征优化模块输出的优化向量并输入所述分类器模块，计算总损失函数并相应迭代更新所述特征优化模块的参数，直至满足迭代停止条件；所述参数包括信息瓶颈算法的对应参数；所述总损失函数为：真实故障类型和诊断的故障类型的差异对应的设定损失函数叠加作为正则化项的信息瓶颈算法的损失函数。

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