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龙图腾网获悉诚华自动化科技(江苏)有限公司申请的专利数据驱动的物料输送机故障预警方法及系统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：CN119660290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510042799.9，技术领域涉及：B65G43/02；该发明授权数据驱动的物料输送机故障预警方法及系统是由林志贤;林钧暐设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据驱动的物料输送机故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了数据驱动的物料输送机故障预警方法及系统，涉及数据预警相关领域，该方法包括：布设多个传感器进行实时采集，获得物料输送机的实时运行数据集进行多维分析，确定多维运行数据进行时间序列分解，提取多个运行特征，根据历史运行记录日志进行学习训练获得故障预测模型，将实时运行数据集同步至故障预测模型进行预测计算，确定物料输送机的运行健康评分对物料输送机进行故障判定，确定故障风险等级生成预警信号发送至远程终端进行故障的智能预警反馈。解决物料输送机故障监测不及时、预警精度低导致难以实现智能化维护的技术问题，通过数据驱动的故障预测与实时预警实现设备状态实时监控与智能反馈，达到提升运行维护效率的技术效果。

本发明授权数据驱动的物料输送机故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.数据驱动的物料输送机故障预警方法，其特征在于，所述方法包括： 遍历物料输送机布设多个传感器进行实时采集，获得物料输送机的实时运行数据集； 基于所述实时运行数据集进行多维分析，确定多维运行数据，根据所述多维运行数据进行时间序列分解，提取多个运行特征； 调取物料输送机的历史运行记录日志，根据所述历史运行记录日志进行学习训练，获得故障预测模型； 将所述实时运行数据集同步至所述故障预测模型进行预测计算，确定物料输送机的运行健康评分； 按照所述运行健康评分对物料输送机进行故障判定，确定故障风险等级，根据所述故障风险等级生成预警信号，将所述预警信号发送至远程终端进行故障的智能预警反馈； 基于所述实时运行数据集进行多维分析，确定多维运行数据，方法包括： 基于所述实时运行数据集进行数据清洗，获得实时运行标准数据集； 遍历所述实时运行标准数据集进行相似性计算，确定多个相似系数； 按照所述多个相似系数确定多个聚类中心，按照所述多个聚类中心将所述实时运行标准数据集划分为多个数据簇； 将所述多个数据簇添加至所述多维运行数据； 根据所述多维运行数据进行时间序列分解，提取多个运行特征，方法包括： 提取所述多个聚类中心的多个数据时间戳，将所述多个数据时间戳进行顺序排列，构建多个时间序列，所述多个时间序列与所述多维运行数据存在对应关系； 将所述多维运行数据组按照所述多个时间序列进行时间维度排序，构建时间序列模型； 利用所述时间序列模型进行分解，获得多个分解分量，将所述多个分解分量进行整合，生成所述多个运行特征； 根据所述历史运行记录日志进行学习训练，获得故障预测模型，方法包括： 遍历所述历史运行记录日志进行运行故障分析，确定多个故障运行特征； 基于所述多个故障运行特征对所述历史运行记录日志进行特征标注，确定多个故障标注信息； 按照所述多个故障标注信息将所述历史运行记录日志进行数据分割，确定训练数据集、验证数据集； 基于所述训练数据集进行有监督的训练迭代，当所述训练数据集趋于收敛时，采用所述验证数据集进行交叉验证，根据验证结果获得所述故障预测模型； 将所述实时运行数据集同步至所述故障预测模型进行预测计算，确定物料输送机的运行健康评分，方法包括： 加载所述故障预测模型，将所述实时运行数据集同步至所述故障预测模型对物料输送机进行运行预测，生成运行故障预测结果； 将所述历史运行记录日志映射至所述运行故障预测结果进行关联，确定运行故障关联列表； 按照所述运行故障关联列表进行故障计算，生成多个故障概率，基于所述多个故障概率进行健康评估，生成所述运行健康评分； 按照所述运行健康评分对物料输送机进行故障判定，确定故障风险等级，根据所述故障风险等级生成预警信号，将所述预警信号发送至远程终端进行故障的智能预警反馈，方法包括： 基于所述历史运行记录日志设定期望运行阈值，根据所述期望运行阈值与所述运行健康评分对物料输送机进行故障判定，生成故障判定结果； 根据所述故障判定结果进行临界分析，确定故障风险数据矩阵，基于所述多个运行特征对所述故障风险数据矩阵进行修正，生成故障风险等级； 将所述故障风险等级匹配至运行健康评分，生成状态信号集，所述状态信号集包含正常状态信号、预警状态信号、故障状态信号； 根据所述故障风险等级对所述正常状态信号、所述预警状态信号、所述故障状态信号进行信号筛选，确定所述预警信号并发送至远程终端进行预警反馈。

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