买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉岭东核电有限公司;广东核电合营有限公司;岭澳核电有限公司;大亚湾核电运营管理有限责任公司;中国广核集团有限公司申请的专利核探测器的故障诊断方法、装置、计算机设备和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：CN116578918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310466733.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权核探测器的故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质是由李广锋;沙洪伟;文艳辉;邵帅;胡纯设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本核探测器的故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于设备管理技术领域，公开了一种核探测器的故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质。核探测器的故障诊断方法包括以下步骤：获取所述核探测器的输出信号；将所述输出信号输入至预先训练好的深度置信网络中进行故障识别，得到所述输出信号对应的故障参数；采用广义似然比检验分类模型对所述故障参数进行故障分类，得到所述输出信号对应的故障类别，可以快速准确的检测核探测器的故障。

本发明授权核探测器的故障诊断方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种核探测器的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断方法包括以下步骤： 建立探测实验装置，通过高速数据采集卡获取所述核探测器的输出信号,将获取的所述输出信号进行归一化处理，构建正常运行状态下采集的无故障的输出信号作为样本数据，作为深度学习模型的无监督学习训练输入； 将所述输出信号输入至预先训练好的深度置信网络中进行故障识别，得到所述输出信号对应的故障参数，所述深度置信网络包括无监督网络模型以及反向传播网络模型； 对所述核探测器的故障进行编码分类，包括探测器闪烁体老化或损伤故障、光电倍增管故障，以及输出模拟电路中RC故障； 构建数据预训练的深度学习模型，以数据采集卡采集的正常运行状态下的无故障的输出信号数据集作为无标签数据，以此为输入，采用RBM堆叠形成多层网络，利用对比分歧算法对数据进行重构及参数更新，进行无监督的深度学习； 对核探测器故障进行模拟仿真，将故障仿真数据作为无监督网络模型的调优训练数据； 采用BP神经网络算法对深度学习模型进行辅助调优，实现对故障的识别与定义，将故障仿真数据作为标签样本，对深度学习模型进行有监督的学习，通过预训练阶段初始化的参数在训练步骤中针对目标进行调整，通过使用梯度公式更新参数，使误差最小化； 采用广义似然比检验分类模型对所述故障参数进行故障分类，得到所述输出信号对应的故障类别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人岭东核电有限公司;广东核电合营有限公司;岭澳核电有限公司;大亚湾核电运营管理有限责任公司;中国广核集团有限公司，其通讯地址为：518026 广东省深圳市福田区深南大道2002号福中三路中广核大厦17层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。