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龙图腾网获悉山东能源数智云科技有限公司申请的专利基于知识驱动的设备预测性维护方法及装置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：CN119862463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510336748.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于知识驱动的设备预测性维护方法及装置是由徐瑞涛;尹旭;王玉石;鲍怀谦;王金瑞;张宗振;郭莎设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识驱动的设备预测性维护方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识驱动的设备预测性维护方法及装置，涉及数据处理技术领域，通过预先构建的特征提取模型对工业设备的工作参数进行特征提取，并对目标特征进行数据动态重塑操作后进行降维度处理，再利用预先构建的分类器模型对降维特征表示进行分类识别，确定工业设备当前工作参数指示的设备故障现象。其中，特征提取模型基于预设训练样本集对应的特征非线性依赖关系进行网络参数更新，能够挖掘更加复杂的特征关系，自编码器的编码层基于非线性耦合优化策略稀疏优化得到，能够在加强特征之间的内在联系的前提下，根据数据的变化和模式自适应地调整其降维过程，最大化特征表示的辨别力，以准确捕捉设备在当前工作参数下的潜在故障现象。

本发明授权基于知识驱动的设备预测性维护方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识驱动的设备预测性维护方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预设工业设备的工作参数，对所述工作参数进行数据预处理，生成待测向量； 将所述待测向量输入至预先构建的特征提取模型中，提取所述待测向量对应的目标特征；其中，所述特征提取模型基于预设训练样本集对应的特征非线性依赖关系进行网络参数更新； 对所述目标特征进行数据动态重塑操作，利用预设的自编码器对所述动态重塑后的所述目标特征进行降维度处理，生成降维特征表示；其中，所述自编码器的编码层基于非线性耦合优化策略稀疏优化得到； 利用预先构建的分类器模型对所述降维特征表示进行分类识别，确定所述工业设备当前工作参数指示的设备故障现象； 所述特征提取模型的构建方法，包括： 获取预设的训练样本集，利用非线性特征对偶分解算法对所述训练样本集进行非线性分解，得到多个对偶分量；将多个所述对偶分量输入至预设的神经网络中进行前向传播，并确定所述神经网络对应的损失函数；基于所述损失函数和所述对偶分量指示的特征非线性依赖关系，对所述神经网络的网络参数进行更新；直到所述神经网络满足预设的迭代条件，基于所述神经网络构建特征提取模型； 基于非线性耦合优化策略稀疏优化自编码器的编码层的步骤，包括： 利用预设的耦合度约束函数确定预设训练样本集的特征间的非线性关联；基于所述非线性关联和预设的特征稀疏性约束，确定预设的自编码器的损失函数；基于所述损失函数和预设的动量因子，对所述自编码器的权重矩阵进行反向传播更新，以对所述自编码器的编码层进行优化； 对所述目标特征进行数据动态重塑的步骤，包括： 分析所述目标特征对应的统计特性，计算所述目标特征对应的数据重塑因子；利用预设的自编码器对所述目标特征进行初步降维度处理，确定所述自编码器对应的损失函数，并确定所述损失函数对应的权重矩阵重塑因子；基于所述数据重塑因子和所述权重矩阵重塑因子计算重塑矩阵；利用所述重塑矩阵对所述目标特征进行数据动态重塑。

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