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龙图腾网获悉广州汇通国信科技有限公司申请的专利基于大数据的远程设备状态诊断与维护优化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：CN119806106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411927871.8，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权基于大数据的远程设备状态诊断与维护优化方法及系统是由李保平;王建军;谢超;杨建荣;李启航;陈峰设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的远程设备状态诊断与维护优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的远程设备状态诊断与维护优化方法及系统。该方法通过分布式传感器采集设备运行参数，对数据进行标准化预处理后，采用K‑SVD算法构建优化字典并利用追踪算法提取关键特征；设计了双流稀疏感知LSTM模型，其主流分支处理稀疏表示的时序变化规律，辅助流分支分析字典基向量的使用模式，通过改进的门控结构增强了对稀疏数据的处理能力；采用滑动窗口机制和自回归运算实现设备状态的诊断与预测，根据结果触发相应的维护指令。本发明通过创新的双流架构和改进的门控机制显著提升了设备状态监测的准确度，同时依托边缘节点的数据压缩和分级传输策略实现了高效实时的状态诊断，为工业设备的智能化维护决策提供了可靠的技术支撑。

本发明授权基于大数据的远程设备状态诊断与维护优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的远程设备状态诊断与维护优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过分布式传感器采集设备关键运行参数和必要的系统配置信息,经边缘节点进行数据压缩并按重要程度分级传输； S2.对接收的设备运行数据进行标准化预处理，包括异常值识别和缺失数据填补，得到标准化的设备运行参数数据流； S3.基于所述标准化的设备运行参数数据流，采用K-SVD算法构建和优化字典，并通过追踪算法利用所述字典将高维的所述标准化的设备运行参数数据流转换为低维稀疏表示，从该稀疏表示中提取能够表征设备状态的关键特征，将所述关键特征及其对应的元数据和字典信息存入分布式数据库； S4.利用所述分布式数据库中的所述关键特征，构建具有稀疏特征编码层的双流稀疏感知LSTM模型，其中主流分支处理所述稀疏表示的时序变化规律，辅助流分支分析所述字典的基向量的使用模式，所述双流稀疏感知LSTM模型的LSTM单元包括根据稀疏度调节因子改进的输入门、根据记忆调节因子改进的遗忘门和根据输出调节因子改进的输出门； S5.采用滑动窗口机制对所述关键特征进行时序组织，将组织后的特征序列输入至已构建的双流稀疏感知LSTM模型，通过自回归运算分别得到设备当前状态的诊断结果和未来状态的预测结果； S6.根据所述诊断结果和所述预测结果设置维护触发条件，当满足所述触发条件时发出相应的维护指令； 其中，所述元数据包含采样时间戳、传感器标识符、数据采集周期基础属性信息，用于确保设备运行参数数据的可追溯性和时序关联性； 其中，所述字典信息包含基向量矩阵、字典规模参数、重构误差阈值，用于保证稀疏表示的准确性和字典优化的有效性； 其中，所述稀疏表示的时序变化规律是指对连续多个时间点的稀疏表示进行分析得到的特征，包括稀疏系数幅值变化、非零系数位置转移、相邻时间点相似度，用于刻画设备状态的动态演变过程； 其中，所述字典的基向量的使用模式包括基向量激活频率统计、基向量组合概率分布、基向量激活序列模式，用于表征设备的基础状态特征和典型工况模式。

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