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龙图腾网获悉咸阳蓝博机械有限公司申请的专利一种基于深度学习的滚道异常检测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：CN120851175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511348782.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的滚道异常检测方法及系统是由罗增辉;董利军;崔刚;郭增昌;张国权设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的滚道异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及滚道系统热凸度检测技术领域，公开了一种基于深度学习的滚道热凸度设计方法及系统，包括：构建初始故障知识图谱，形成已知热异常模式与故障类型之间的关联关系；采集滚道系统的实时热图像序列，并通过变分自编码器对采集到的图像进行异常分数计算和区域定位；设计双流因果推理网络，实现对图像数据流和知识图谱结构流的同步处理；分析热异常模式与故障知识图谱中已有节点之间的关联强度；应用图谱扩展算法，实现故障知识图谱的自动更新；开展时序演化分析，预测潜在的故障发展趋势；本发明过设计双流因果推理网络和图谱扩展算法，实现了滚道系统故障知识的持续积累和演化能力。

本发明授权一种基于深度学习的滚道异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的滚道异常检测方法，其特征在于，包括： 构建初始故障知识图谱，形成已知热异常模式与故障类型之间的关联关系； 基于初始故障知识图谱，采集滚道系统的实时热图像序列，并通过变分自编码器对采集到的图像进行异常分数计算和区域定位； 利用异常分数和区域定位结果，设计双流因果推理网络，实现对图像数据流和知识图谱结构流的同步处理，其中双流因果推理网络包含以下关键组成部分：图像数据流分支负责提取热图像的空间‑时序特征，包括使用卷积神经网络提取空间特征和长短期记忆网络提取时序特征；知识图谱结构流分支通过图卷积网络对故障知识图谱进行表示学习和特征提取；两个分支的特征通过跨模态注意力机制进行对齐和融合，最终实现对故障原因的推理分析；所述双流因果推理网络还包括双流特征融合组件，双流特征融合组件包括： 跨模态注意力单元，实现图像特征与图谱特征的对齐和融合； 因果推理单元，基于融合特征推断潜在的故障原因； 预测输出单元，生成热异常模式及其概率分布； 结合检测到的热异常模式，分析热异常模式与故障知识图谱中已有节点之间的关联强度； 根据关联强度分析结果，应用图谱扩展算法，实现故障知识图谱的自动更新； 基于故障知识图谱的自动更新结果和时序数据，开展时序演化分析，预测潜在的故障发展趋势；所述采集滚道系统的实时热图像序列，并通过变分自编码器对采集到的图像进行异常分数计算和区域定位的步骤包括： 部署热成像设备，以固定频率采集滚道系统的热图像序列； 对采集的图像进行预处理，包括噪声过滤、对比度标准化和几何校正； 利用重构误差计算每个图像区域的异常分数； 设定自适应阈值，对超过阈值的区域进行定位标记； 所述时序演化分析的步骤包括： 构建时序图演化模型，捕捉故障模式的时间演变规律； 利用故障知识图谱中的因果关系链，推断故障传播路径； 结合设备运行参数和环境因素，预测潜在的故障发展时间线； 生成多层次预警信息，包括短期故障风险和长期系统健康状态预测。

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