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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于云变分自编码器与集成几何构造网络的工业控制阀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：CN120822102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510974171.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于云变分自编码器与集成几何构造网络的工业控制阀故障诊断方法是由代伟;范瑞鹏;南静;夏振兴;王兰豪;李杰龙;刘鑫;张淇瑞设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云变分自编码器与集成几何构造网络的工业控制阀故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云变分自编码器与集成几何构造网络的工业控制阀故障诊断方法，具体步骤如下：采集控制阀小样本故障数据，通过二维云模型进行不确定性表征，构建以期望、熵、超熵为特征的云特征空间，实现基于泛正态分布的数据增强；设计云变分自编码器，通过多目标损失函数优化生成过程，确保增强数据同时满足云模型泛正态分布特性与分布差异最小化约束；利用圆锥几何体积挖掘二维云模型类间重叠度，为故障诊断提供辅助信息；采用几何构造网络建立轻量化SAMME集成学习故障诊断框架，并融合重叠度信息构建强分类器，最终根据输出决策函数输出诊断结果。本发明有效解决了小样本故障数据类间特征重叠问题，显著提升了控制阀故障诊断模型性能。

本发明授权一种基于云变分自编码器与集成几何构造网络的工业控制阀故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云变分自编码器与集成几何构造网络的工业控制阀故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤A，采集控制阀阀杆位移与介质流量小样本故障数据，通过二维逆向云发生器提取其云特征参数； 步骤B，基于步骤A所得的云特征参数，采用二维正向云发生器将其映射至云特征空间内，生成符合泛正态分布的二维云滴数据集合，形成增强后的二维云数据； 步骤C，构建融合云特征参数的云变分自编码器，将步骤B所得的二维云数据作为输入，在编码器中将隐变量分布的均值与方差分别引入云特征参数约束，并通过解码器生成优化后增强数据； 步骤D，设计云变分自编码器的损失函数，包括重构损失、云分布KL散度损失及最大均值差异损失优化生成过程，使步骤C所得的优化后增强数据同时满足云模型泛正态分布特性与分布差异最小化约束； 步骤E，基于二维云模型对步骤D所得的优化后增强数据进行多维可视化分析，将故障类间重叠区域建模为三维圆锥曲面，通过3En准则求得各圆锥参数，构建可量化解析的重叠度几何模型； 步骤F，基于步骤E所构建的重叠度几何模型，采用圆锥几何体积法挖掘故障类间重叠度，为难以区分的重叠特征提供决策信息； 步骤G，构建SAMME集成学习框架，采用步骤C所得优化后增强数据作为模型输入，采用自适应权重更新策略动态调整样本权重，关注难以分类的样本，并为每个弱分类器分配置信度权重； 步骤H，在步骤G集成学习框架构建过程中，采用轻量化几何构造网络作为弱分类器，在网络结构中嵌入空间几何信息； 步骤I，融合步骤F挖掘的重叠度、步骤G分配的各弱分类器权重与步骤H各弱分类器的输出概率建立最终强分类器，最终由加权投票策略函数输出诊断结果。

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