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龙图腾网获悉中海油能源发展装备技术有限公司申请的专利振动数据异常检测方法、装置、设备及存储介质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：CN115130064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210874037.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权振动数据异常检测方法、装置、设备及存储介质是由李进;王庆国;肖宇;叶剑;李磊;杨在江;熊振龙;操成刚;李政;刘鑫;翟爽;任彦帅;刘海霞;吴玉强;宋伟;徐鑫;李九达设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本振动数据异常检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种振动数据异常检测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待检测的目标振动数据、所述目标振动数据的采集时间，以及所述目标振动数据对应的历史振动数据序列；根据所述历史振动数据序列中各历史振动数据，生成所述采集时间对应的概率分布函数；基于所述概率分布函数，以及所述概率分布函数对应的统计特征，得到置信区间；基于所述置信区间对所述目标振动数据进行异常检测。通过对历史针对数据确定用于判断待检测的目标振动数据的置信区间，并通过置信区间对待检测的目标振动数据的进行异常判断，保证判断结果准确性。

本发明授权振动数据异常检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种振动数据异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的目标振动数据、所述目标振动数据的采集时间，以及所述目标振动数据对应的历史振动数据序列； 根据所述历史振动数据序列中各历史振动数据，生成所述采集时间对应的概率分布函数；所述采集时间的概率分布函数为所述采集时间所有可能出现的振动数据的出现概率预测函数； 所述根据所述历史振动数据序列中各历史振动数据，生成所述采集时间对应的概率分布函数，包括： 将所述历史振动数据序列中的历史振动数据输入至预设的高斯分布模型，得到高斯模型核心函数，所述高斯分布模型为贝叶斯框架下，输入高斯白噪声假设形成的振动数据统计模型； 获取所述高斯模型核心函数的函数类型，若所述函数类型为指数类型，则获取所述指数类型对应的对数似然函数； 根据所述历史振动数据序列求解所述对数似然函数的对应的振动计算参数，根据所述振动计算参数生成所述采集时间对应的概率分布函数； 基于所述概率分布函数，以及所述概率分布函数对应的统计特征，得到置信区间； 基于所述置信区间对所述目标振动数据进行异常检测。

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