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龍圖騰網獲悉寧波東海集團有限公司;寧波東海智能計量有限公司申請的專利壓力表異常狀態自動分析系統及方法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：CN120333699B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510828311.5，技術領域涉及：G01L27/00；該發明授權壓力表異常狀態自動分析系統及方法是由林森;袁景;袁品海;羅宇峰;陳會寶;陸劍峰;張豐劃;袁霞萍;林將會設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本壓力表異常狀態自動分析系統及方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種壓力表異常狀態自動分析系統及方法，其通過利用基于自編碼器的協同模型，學習正常工況下實時流速值序列與實時壓力值序列之間的協同模式，并據此由實時流速值序列推理出預期的實時壓力值序列。通過計算實際實時壓力值序列與推理實時壓力值序列之間的殘差，能夠有效量化壓力與流速協同關系的偏離程度。該殘差序列及其時序特征，結合目標壓力表自身的壓力時序特征，共同輸入至訓練完成的異常狀態診斷多分類器模型，從而實現對壓力表異常狀態的精準、魯棒診斷，并有效區分是壓力表自身故障還是系統工藝異常導致的壓力變化。

本發明授權壓力表異常狀態自動分析系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種壓力表異常狀態自動分析方法，其特征在于，包括： 獲取目標壓力表的實時壓力值序列； 獲取由與目標壓力表關聯的流量計采集的實時流速值序列； 對實時壓力值序列和實時流速值序列進行時間戳對齊以得到對齊后實時壓力值序列和對齊后實時流速值序列； 對對齊后實時壓力值序列進行個體信號特征提取以得到目標壓力表壓力時序特征向量，包括：對對齊后實時壓力值序列進行基于LSTM的個體信號特征提取以得到目標壓力表壓力時序特征向量； 將對齊后實時流速值序列輸入基于自編碼器的協同模型以得到推理實時壓力值序列； 計算推理實時壓力值序列與實時壓力值序列之間的壓力-流速協同偏差特征，包括：計算推理實時壓力值序列與實時壓力值序列之間的殘差以得到實時壓力值殘差序列；對實時壓力值殘差序列進行殘差時序特征提取以得到壓力-流速協同偏差特征向量作為壓力-流速協同偏差特征； 并將壓力-流速協同偏差特征和目標壓力表壓力時序特征輸入訓練完成的異常狀態診斷多分類器模型以得到異常診斷結果，包括： 對壓力-流速協同偏差特征向量和目標壓力表壓力時序特征向量進行多尺度聯合漸進感知以得到目標壓力表主體行為-協同行為時序聯合編碼向量，包括：分別對壓力-流速協同偏差特征向量和目標壓力表壓力時序特征向量進行深度非線性變換以得到壓力-流速協同偏差中層隱含特征編碼向量、目標壓力表壓力中層時序隱含特征編碼向量、壓力-流速協同偏差深層隱含特征編碼向量和目標壓力表壓力深層時序隱含特征編碼向量；對壓力-流速協同偏差特征向量和目標壓力表壓力時序特征向量進行多層級跨模態時序融合以得到目標壓力表主體行為-協同行為低層級時序融合特征編碼向量、目標壓力表主體行為-協同行為中層級時序融合特征編碼向量和目標壓力表主體行為-協同行為深層級時序融合特征編碼向量；對目標壓力表主體行為-協同行為低層級時序融合特征編碼向量、目標壓力表主體行為-協同行為中層級時序融合特征編碼向量和目標壓力表主體行為-協同行為深層級時序融合特征編碼向量進行目標壓力表主體行為-協同行為多尺度漸進互補感知融合以得到目標壓力表主體行為-協同行為時序聯合編碼向量； 基于目標壓力表主體行為-協同行為時序聯合編碼向量，得到異常診斷結果。

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