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龍圖騰網獲悉南京市特種設備安全監督檢驗研究院申請的專利一種基于數字孿生的故障預測方法、裝置、終端及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119272640B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411803240.5，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于數字孿生的故障預測方法、裝置、終端及介質是由倪敏敏;丁樹慶;馮月貴;王會方;宋來軍;李曉露;唐海龍;周前飛;慶光蔚;盧東設計研發完成，并于2024-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于數字孿生的故障預測方法、裝置、終端及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于數字孿生的故障預測方法、裝置、終端及介質，方法包括以下步驟：對設備進行三維建模；利用設備的三維模型，構建設備的數字孿生模型，在數字孿生模型中，構建仿真程序對設備運行狀態進行仿真，收集仿真過程中產生的設備運行數據；在數字孿生模型中，構建若干故障仿真程序用于對設備的故障狀態進行仿真，收集故障仿真過程中產生的設備運行數據；采集設備實際運行過程中的設備運行數據數據，通過與獲得的故障仿真過程中產生的設備運行數據對比對設備故障進行預測。本申請通過數字孿生模型對設備運行狀態進行仿真，收集仿真過程中的數據，依據這個數據，有利于提高設備故障預測的能力與準確性。

本發明授權一種基于數字孿生的故障預測方法、裝置、終端及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于數字孿生的故障預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：對設備進行三維建模； S2：利用設備的三維模型，構建設備的數字孿生模型，在數字孿生模型中，構建仿真程序對設備運行狀態進行仿真，收集仿真過程中產生的設備運行數據； S3：在數字孿生模型中，構建若干故障仿真程序用于對設備的故障狀態進行仿真，收集故障仿真過程中產生的設備運行數據； S4：采集設備實際運行過程中的設備運行數據，通過與步驟S3獲得的數據對比對設備故障進行預測； S5：搭建基于深度學習算法的故障預測模型，利用步驟S3獲得的數據對故障預測模型進行訓練，通過訓練后的故障預測模型對設備進行故障預測； 還包括步驟S6： S61：根據步驟S2和S3的獲得數據，對故障類型和設備數據進行關聯化處理，獲得與故障類型關聯的若干設備數據； S62：采集設備的歷史運行數據，并提取與故障類型關聯的設備數據； S63：遍歷歷史數據中每個自然日的設備數據，計算設備數據在每個自然日中的極值與，d表示自然天； S64：計算歷史若干自然日中設備數據中極值與的均值與方差，分別記為、、和；通過曲線擬合分別獲得、、和的變化規律，并計算、、和變化到危險區間值的時間用于預測故障的發生時間； 所述的、、和的危險區間值由下述方法確定：利用S3中獲得的數據，計算設備在故障時設備數據的極值，并計算極值的均值與方差作為、、和的危險區間值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京市特種設備安全監督檢驗研究院，其通訊地址為：210019 江蘇省南京市建鄴區嘉陵江東街3號質監大廈8樓；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。