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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利火电装备语义知识库、构建方法及零样本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：CN114266297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202111535430.X，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权火电装备语义知识库、构建方法及零样本故障诊断方法是由赵春晖;李宝学;付永鹏;冯良骏;赵健程;汪嘉业;张圣淼;王一航;姚家琪设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本火电装备语义知识库、构建方法及零样本故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种火电装备语义知识库、构建方法及零样本故障诊断方法。本发明从火力发电过程总结的含有专家知识的故障诊断案例文本中提取故障的属性信息，编码为属性向量，结合案例对应的数据训练属性判别器，从而建立数据与故障案例属性间的映射，建一个“数据—属性—属性判别器”三元语义知识库，并以此解决高端火电装备的零样本故障诊断问题。本发明创新性地将专家知识和数据驱动的方法相结合，当新的故障发生时，应用属性判别器判断其属性，并编码为属性向量，从而基于故障模式之间共享的属性来确定故障模式，实现故障间知识的迁移与共享。本发明对于没有训练数据的故障有较好的诊断效果，很好地解决了高端火电装备中遇到的零样本故障诊断问题。

本发明授权火电装备语义知识库、构建方法及零样本故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于火电装备语义知识库的零样本故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1对每种属性建立属性判别器，再利用建立的火电装备语义知识库对训练集中的每个样本根据故障类别映射构建对应的属性语义向量，再利用样本的过程数据作为输入，样本属性语义向量中属性判别器对应属性的标注结果为标签，对每个属性判别器进行训练；其中，对于在所有样本中标注结果全部一致的属性，其属性判别器采用孤立森林、自编码器或OneClassSVM模型，对于在所有样本中标注结果不全一致的属性，采用随机森林，朴素贝叶斯或LASSO模型；2故障诊断阶段，具体为：将新采集的故障样本过程数据输入至每个属性判别器，每个属性判别器的输出结果组成新采集的故障样本对应的属性语义向量预测值，将属性语义向量预测值与建立的火电装备语义知识库中所有故障案例的属性语义向量进行相似度匹配，最相似的故障案例的故障类别作为该采集的故障样本的故障识别结果。

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