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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种暖通设备故障预测系统及方法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：CN119879335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510363204.X，技术领域涉及：F24F11/38；该发明授权一种暖通设备故障预测系统及方法是由班钊;胡建丽;韩莹;郭晓玉;代野;马宏伟;刘志刚;车志飞;任少柳;李涛;张启忠设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种暖通设备故障预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障预测技术领域，具体为一种暖通设备故障预测系统及方法，系统包括：数据采集模块收集暖通设备的温度、压力、湿度和运行时长，生成序列化输入数据，模型初始化模块根据这些数据建立故障预测模型，设置初始概率分布，形成模型参数，在线学习模块实时调整和更新模型参数，动态匹配设备行为变化。本发明中，通过实时监控和连续数据流的整合，使得故障预测更加准确和即时，通过建立基于这些数据的故障预测模型，并初始化与不断更新模型参数，可以动态适应设备行为的变化，提高了对未来故障点的预测准确性，通过动态调整学习率和模型参数，系统能够适应环境变化，避免因模型过时造成的预测失效，提高设备运行的稳定性和减少维护成本。

本发明授权一种暖通设备故障预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种暖通设备故障预测系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，收集暖通设备的运行数据，包括温度、压力、湿度和运行时长，实时监测数据质量，排除数据中的异常值和干扰，整合为统一格式的数据流，生成序列化输入数据； 模型初始化模块，接收所述序列化输入数据，建立故障预测模型，进行初始参数设定，包括为每种设备状态定义目标的状态转移矩阵和发射概率，设置初始概率分布，形成初始化模型参数； 在线学习模块，持续接收所述序列化输入数据，利用收集到的数据，实时调整和更新所述初始化模型参数，对状态转移矩阵和发射概率进行调整，使故障预测模型动态匹配设备行为的变化，生成优化后模型参数； 故障检测模块，利用所述优化后模型参数，分析设备的当前数据，检测与故障预测模型偏差的关键点，实时评定多种故障的发生概率，根据故障的发生概率和模型输出判断故障类型，生成故障检测结果； 系统自适应模块，根据所述故障检测结果，动态调整故障预测模型的学习率和参数，优化模型匹配当前设备状态和环境变化，生成自适应调整结果； 其中，所述初始化模型参数的获取步骤具体为： 接收所述序列化输入数据，通过运行数据分析，识别差异化的设备运行模式和故障特征，定义多种设备的状态，生成设备状态定义集； 使用所述设备状态定义集，计算状态转移概率和发射概率，构建状态转移矩阵和发射概率矩阵，将设备从一状态转移到另一状态的概率和多个状态下观测数据的生成概率，得到状态转移和发射概率矩阵集； 从所述状态转移和发射概率矩阵集出发，采用公式： ； 计算每种设备状态的初始概率，形成初始化模型参数； 其中，代表状态i的初始概率，代表状态i到状态j的距离，用于调整状态转移的概率基础，为状态转移权重，强调对目标状态转移的重视，表示状态总数； 所述优化后模型参数的获取步骤具体为： 接收所述序列化输入数据，实时监测设备行为，识别设备状态的任何偏差或当前故障模式，通过数据采样和特征提取，确定设备状态变化，生成设备状态变化分析结果； 基于所述设备状态变化分析结果，细化现有状态转移矩阵和发射概率的调整，通过贝叶斯更新方法重新估计概率参数和状态间概率，结合时间序列分析，生成调整后的状态转移矩阵和发射概率； 结合所述调整后的状态转移矩阵和发射概率，采用公式： ； 生成优化后的模型参数； 其中，代表优化后的模型参数，是之前的模型参数，为常数，用于保证计算稳定性，为平滑参数，用于调节模型响应新数据的速度； 所述故障检测结果的获取步骤具体为： 利用所述优化后模型参数，分析设备当前的运行数据，通过细粒度的数据特征提取识别与故障预测模型的偏差关键点，监测数据波动与异常指标，生成偏差关键点分析结果； 基于所述偏差关键点分析结果，应用概率统计方法计算多种故障的发生概率，结合数据模式识别技术评估每种故障模式的影响因素与概率，输出每种故障类型的概率值，生成故障概率计算结果； 采用决策分析处理所述故障概率计算结果与模型输出，采用公式： ； 得出故障类型评估，生成故障检测结果； 其中，表示综合评估结果，代表计算得到的故障概率，用以衡量故障发生的预估性，为模型对故障的响应强度，为设置故障判定的基准线，和用于调整模型对新数据的响应速度和精度。

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