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龙图腾网获悉南京华伟医疗设备有限公司申请的专利一种用于中频电疗仪远程故障诊断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：CN120900120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511429782.5，技术领域涉及：A61N1/36；该发明授权一种用于中频电疗仪远程故障诊断方法及系统是由芦丁;刘能;施天智;高善祥;谭婷;李义芳设计研发完成，并于2025-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于中频电疗仪远程故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于设备故障监测技术领域，本发明提供了一种用于中频电疗仪远程故障诊断方法及系统，包括：预设监测周期内，实时监测输出功率获得故障周期及间隔序列，判断周期是否稳定且呈单一渐变趋势；若是，锁定故障时段并整合多类诱因参数序列，提取同呈单一渐变趋势的序列，与故障周期序列关联分析确定高概率诱因参数序列，拟合得到诱因参数‑故障周期模型，基于故障周期及间隔序列预测后续故障时段，结合高概率诱因参数预测结果与诱因参数‑故障周期模型输出诱因预测故障周期，最终动态确定后续功率监测间隔，实现漏检规避与数据冗余减少的平衡。

本发明授权一种用于中频电疗仪远程故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于中频电疗仪远程故障诊断方法，其特征在于：包括： 在预设监测周期内，通过实时监测的中频电疗仪的输出功率，比较得到故障周期序列以及故障周期间隔序列； 基于故障周期序列，判断故障周期是否稳定，若不稳定且故障周期呈现单一渐变趋势，则基于故障周期序列确定故障时段，整合故障时段内所实时监测到的多类诱因参数，得到多个不同类型的诱因参数序列； 提取同为单一渐变趋势的诱因参数序列，并分别与故障周期序列进行关联变化分析，确定高概率诱因参数序列； 对高概率诱因参数序列以及故障周期序列进行拟合，得到诱因参数-故障周期模型； 基于故障周期序列以及故障周期间隔序列进行故障周期和故障周期间隔的预测，确定后续运行周期内的多个预测故障时段； 整合监测周期内的高概率诱因参数，对每个预测故障时段内高概率诱因参数进行预测，结合诱因参数-故障周期模型，输出诱因预测故障周期，并结合预测故障时段周期以及预测的故障周期间隔，动态确定后续运行周期内中频电疗仪的功率监测间隔； 其中，获取故障周期序列以及故障周期间隔序列的过程为： 在中频电疗仪运行周期内预设监测时段，并实时监测中频电疗仪的输出功率，并与预设功率进行比较； 将输出功率超出预设功率的起始时刻标记为故障起始点，将输出功率恢复至预设功率以下的结束时刻标记为故障结束点，故障起始点至故障结束点之间的周期时长即为故障周期，将监测时段内的故障周期按照时序整合为故障周期序列； 将相邻故障周期之间的间隔周期时长标记为故障周期间隔，并将监测周期内的故障周期间隔按照时序整合为故障周期间隔序列； 判断故障周期是否稳定的过程为： 基于故障周期序列，计算故障周期序列的变异系数； 若变异系数大于等于变异系数阈值，则表示故障周期不稳定； 判断故障周期呈现单一渐变趋势的过程为： 若故障周期不稳定，且故障周期序列呈现持续下降或者持续上升趋势，则表示故障周期不稳定且呈现单一渐变趋势； 获取多个不同类型的诱因参数序列的过程为： 将故障周期序列中各故障周期对应的时间段标记为故障时段； 提取每个故障时段内所实时监测到的多类诱因参数，基于任意一个故障时段以及任意一类诱因参数，将故障时段内的诱因参数分别进行均值化处理后按照时序整合为诱因参数序列，基于多类诱因参数，得到多个不同类型的诱因参数序列； 确定高概率诱因参数序列的过程为： 提取同为单一渐变趋势的诱因参数序列，基于任一诱因参数序列； 对诱因参数序列以及故障周期序列进行分析，得到第一诱发关联值以及第二诱发关联值； 将第一诱发关联值和第二诱发关联值进行绝对值化后求和，得到故障诱发关联值，选取最大故障诱发关联值对应的诱因参数序列作为高概率诱因参数序列； 第一诱发关联值和第二诱发关联值的获取方式为： 对诱因参数序列以及故障周期序列进行标准化处理后计算皮尔逊相关系数，得到第一诱发关联值； 基于诱因参数序列，计算诱因参数序列中每两个相邻诱因参数之间的诱因参数变化率，并将所得到的诱因参数变化率按照时序整合为诱因参数变化率序列； 基于故障周期序列，计算故障周期序列中每两个相邻故障周期之间的故障周期变化率，并将所得到的故障周期变化率按照时序整合为故障周期变化率序列； 对诱因参数变化率序列与故障周期变化率序列进行标准化处理后计算皮尔逊相关系数，得到第二诱发关联值。

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