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龙图腾网获悉清华大学申请的专利故障检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品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：CN117806860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202311604922.9，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权故障检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品是由张涛;梁秋金设计研发完成，并于2023-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种故障检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。所述方法包括：针对待故障检测的目标设备，获取目标设备正常运行时的正常运行数据，并根据正常运行数据拟合得到韦布尔分布，然后，获取目标设备的测试运行数据，并根据测试运行数据以及韦布尔分布的韦布尔参数，获取测试运行数据的数据异常量化值，再根据数据异常量化值，确定目标设备的故障检测结果。采用本方法能够提高故障检测的准确性。

本发明授权故障检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种故障检测方法，其特征在于，所述方法包括： 针对待故障检测的目标设备，获取所述目标设备正常运行时的正常运行数据，并将所述正常运行数据分批次输入至目标特征提取网络中，得到多个第一特征；获取各所述第一特征与多个所述第一特征的特征均值之间的第一特征距离，并根据各所述第一特征距离拟合得到韦布尔分布； 获取所述目标设备的测试运行数据，并将所述测试运行数据输入至所述目标特征提取网络中，得到第二特征；获取所述第二特征与所述特征均值之间的第二特征距离，并将所述第二特征距离以及所述韦布尔参数代入预设的概率累积函数公式中，得到所述数据异常量化值，所述数据异常量化值的大小与所述第二特征距离正相关； 检测所述数据异常量化值是否大于数据异常阈值； 若所述数据异常量化值大于所述数据异常阈值，则确定所述故障检测结果为所述目标设备存在运行故障； 若所述数据异常量化值小于或等于所述数据异常阈值，则确定所述故障检测结果为所述目标设备不存在运行故障； 其中，所述目标特征提取网络包括多个膨胀卷积模块，所述膨胀卷积模块包括多个膨胀卷积层以及激活函数层，所述多个膨胀卷积层以及所述激活函数层形成残差网络结构； 所述概率累计函数公式是根据韦布尔分布对应的概率密度表达式确定的，所述概率累计函数公式如下： 代入所述第二特征距离，韦布尔参数β、η和γ，得到所述数据异常量化值： 。

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