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龙图腾网获悉北京安普利信息技术有限公司申请的专利基于机器学习的设备遥测数据故障分析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：CN120337010B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510773664.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的设备遥测数据故障分析方法及系统是由都书一;赵定峰;李弼;陈燕林设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的设备遥测数据故障分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于机器学习的设备遥测数据故障分析方法及系统，涉及故障分析技术领域，包括通过对多维遥测数据进行标准化处理，提取时序特征和统计特征，筛选核心特征集合，构建轻量级特征提取规则，计算特征分量贡献度得分并分配自适应权重系数，生成故障特征表示并匹配故障诊断规则库，从而确定故障类型和概率，实现边缘端数据处理轻量化和故障预警的及时生成，提高了故障诊断的准确性与效率。

本发明授权基于机器学习的设备遥测数据故障分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的设备遥测数据故障分析方法，其特征在于，包括： 接收设备遥测数据采集模块采集的多维遥测数据，对所述多维遥测数据进行标准化处理，生成标准化数据； 提取所述标准化数据的时序特征和统计特征，建立特征评估指标；根据所述特征评估指标筛选核心特征集合；基于所述核心特征集合构建轻量级特征提取规则，实现边缘端数据处理轻量化； 利用所述轻量级特征提取规则处理所述标准化数据，生成设备状态特征向量，计算所述设备状态特征向量中各特征分量的贡献度得分，根据所述贡献度得分为各特征分量分配自适应权重系数； 基于所述自适应权重系数和所述设备状态特征向量，生成故障特征表示；构建故障诊断规则库，将所述故障特征表示与所述故障诊断规则库进行匹配；计算各类故障的匹配概率，选取最大匹配概率作为当前故障概率，确定对应的故障类型；当所述当前故障概率超过预设概率阈值时，生成边缘端故障预警信息，包括：将所述设备状态特征向量与所述自适应权重系数相乘，生成初始故障特征表示；构建设备故障知识图谱，利用图神经网络处理所述设备故障知识图谱，学习各节点的特征表示，基于所述特征表示提取主要诊断路径； 根据所述主要诊断路径构建初始故障诊断规则库，将所述初始故障特征表示与所述初始故障诊断规则库中的规则进行匹配，得到规则匹配效果； 基于所述规则匹配效果计算每条规则的置信度得分，根据所述置信度得分动态调整规则权重，删除置信度得分低于预设置信度阈值的规则； 利用所述设备故障知识图谱生成新的规则候选项，将所述规则候选项中置信度得分高于预设置信度阈值的规则补充至所述初始故障诊断规则库，得到优化后的故障诊断规则库；将所述初始故障特征表示与所述优化后的故障诊断规则库进行最终匹配，输出故障诊断结果； 将所述边缘端故障预警信息、所述故障类型及所述当前故障概率传输至云端管理平台进行存储和分析。

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