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龍圖騰網獲悉北京安普利信息技術有限公司申請的專利基于機器學習的設備遙測數據故障分析方法及系統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：CN120337010B 。

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：202510773664.X，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于機器學習的設備遙測數據故障分析方法及系統是由都書一;趙定峰;李弼;陳燕林設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的設備遙測數據故障分析方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于機器學習的設備遙測數據故障分析方法及系統，涉及故障分析技術領域，包括通過對多維遙測數據進行標準化處理，提取時序特征和統計特征，篩選核心特征集合，構建輕量級特征提取規則，計算特征分量貢獻度得分并分配自適應權重系數，生成故障特征表示并匹配故障診斷規則庫，從而確定故障類型和概率，實現邊緣端數據處理輕量化和故障預警的及時生成，提高了故障診斷的準確性與效率。

本發明授權基于機器學習的設備遙測數據故障分析方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于機器學習的設備遙測數據故障分析方法，其特征在于，包括： 接收設備遙測數據采集模塊采集的多維遙測數據，對所述多維遙測數據進行標準化處理，生成標準化數據； 提取所述標準化數據的時序特征和統計特征，建立特征評估指標；根據所述特征評估指標篩選核心特征集合；基于所述核心特征集合構建輕量級特征提取規則，實現邊緣端數據處理輕量化； 利用所述輕量級特征提取規則處理所述標準化數據，生成設備狀態特征向量，計算所述設備狀態特征向量中各特征分量的貢獻度得分，根據所述貢獻度得分為各特征分量分配自適應權重系數； 基于所述自適應權重系數和所述設備狀態特征向量，生成故障特征表示；構建故障診斷規則庫，將所述故障特征表示與所述故障診斷規則庫進行匹配；計算各類故障的匹配概率，選取最大匹配概率作為當前故障概率，確定對應的故障類型；當所述當前故障概率超過預設概率閾值時，生成邊緣端故障預警信息，包括：將所述設備狀態特征向量與所述自適應權重系數相乘，生成初始故障特征表示；構建設備故障知識圖譜，利用圖神經網絡處理所述設備故障知識圖譜，學習各節點的特征表示，基于所述特征表示提取主要診斷路徑； 根據所述主要診斷路徑構建初始故障診斷規則庫，將所述初始故障特征表示與所述初始故障診斷規則庫中的規則進行匹配，得到規則匹配效果； 基于所述規則匹配效果計算每條規則的置信度得分，根據所述置信度得分動態調整規則權重，刪除置信度得分低于預設置信度閾值的規則； 利用所述設備故障知識圖譜生成新的規則候選項，將所述規則候選項中置信度得分高于預設置信度閾值的規則補充至所述初始故障診斷規則庫，得到優化后的故障診斷規則庫；將所述初始故障特征表示與所述優化后的故障診斷規則庫進行最終匹配，輸出故障診斷結果； 將所述邊緣端故障預警信息、所述故障類型及所述當前故障概率傳輸至云端管理平臺進行存儲和分析。

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