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龙图腾网恭喜湖南工商大学申请的专利一种基于瓶颈状态观测器与分布优化的故障诊断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：CN119494034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202510084424.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于瓶颈状态观测器与分布优化的故障诊断方法是由陈洁;梁常焕;郭亚迪;潘卓夫;侯海良;肖湘江;谭筠;胡上设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于瓶颈状态观测器与分布优化的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于瓶颈状态观测器与分布优化的故障诊断方法，该方法包括：S1：收集三水箱系统的待诊断数据；S2：将待诊断数据输入至训练好的瓶颈状态观测器，预测当前时刻开始的输出数据，计算所述当前时刻开始的输出数据与真实输出数据之间的残差；S3：将当前时刻开始的所述残差输入至训练好的流模型，映射出残差的近似正态分布；基于近似正态分布的残差计算T2统计量；S4：基于所述T2统计量确定故障诊断结果。该方法基于瓶颈状态观测器生成残差，并采用流模型简化残差分布，精确捕获系统动态并优化了阈值设定，有利于提高工业故障诊断的准确率。

本发明授权一种基于瓶颈状态观测器与分布优化的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于瓶颈状态观测器与分布优化的故障诊断方法，其特征在于，包括：S1：收集三水箱系统的待诊断数据，所述待诊断数据为第一水箱的水位、第二水箱的水位、第三水箱的水位、第一进水口的流量、第二进水口的流量；S2：将待诊断数据输入至训练好的瓶颈状态观测器，预测当前时刻开始的输出数据，计算所述当前时刻开始的输出数据与真实输出数据之间的残差；预测当前时刻开始的输出数据的过程包括：通过滑窗采样待诊断数据中若干个历史连续时刻的待诊断数据样本，并将若干个历史连续时刻的待诊断数据样本中的输入数据、真实输出数据经过训练好的瓶颈状态观测器中的第一个全连接神经网络，预测系统当前时刻的状态数据；将系统当前时刻的状态数据以及当前时刻待诊断数据样本中的输入数据经过训练好的瓶颈状态观测器中的第二个全连接神经网络，预测系统当前时刻的输出数据；以滑窗步长为1，向未来时刻滑窗采样，直至滑窗次数达到次，表示未来方向的时间范围，得到当前时刻开始三水箱系统的预测输出数据；以当前时刻开始的真实输出数据与当前时刻开始的输出数据之间的差作为残差；S3：将当前时刻开始的所述残差输入至训练好的流模型，映射出残差的近似正态分布；基于近似正态分布的残差计算T2统计量；所述流模型为非线性独立分量估计模型，所述非线性独立分量估计模型由多个加性耦合层堆叠形成，用于将当前时刻开始的残差的复杂分布转换为近似正态分布，得到近似正态分布的残差；在非线性独立分量估计模型的训练过程中，为最大化第二残差的对数似然，通过最小化第二残差经映射变换后的潜在表示中的二范数训练所述非线性独立分量估计模型，使其学习从复杂分布到近似正态分布的映射规则；第二残差的对数似然的计算式为： ；其中，表示第二残差的对数似然；表示第二残差经映射变换后的潜在表示；表示潜在变量服从近似正态分布的对数概率；表示从复杂分布到近似正态分布的映射规则；表示由第w个窗口开始各窗口中第q个正常数据样本计算出的第二残差；由于学习目标为潜在变量服从近似正态分布，则潜在变量的对数概率计算式为： ；其中，d表示潜在变量的维度；S4：基于所述T2统计量确定故障诊断结果。

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