山东恒远智能科技有限公司吴杨杨获国家专利权
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龙图腾网获悉山东恒远智能科技有限公司申请的专利一种AI驱动的工业设备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：CN120669674B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510819658.3，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种AI驱动的工业设备故障分析方法及系统是由吴杨杨;张永文;杨磊;翟汉娜;季东滨;赵一科设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种AI驱动的工业设备故障分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备诊断技术领域，具体地说，本发明涉及一种AI驱动的工业设备故障分析方法及系统，解决传统技术中多源数据融合不足、工况适应性弱及故障定位不准的问题，本发明通过振动、温度等多传感器同步采集高频时序信号并标记工况参数，基于工况匹配历史故障库生成动态置信度权重，融合多源数据后通过时空卷积网络提取跨模态特征，利用故障模式分离模块解耦机械传动、电力、散热系统的故障贡献度，结合频域指纹、时域波形分析及交叉决策验证实现精准诊断，最后通过长短期记忆网络与威布尔模型预测剩余寿命，系统集成多源感知、动态融合与智能诊断单元，提升复杂工况下故障预警准确性与设备维护科学性，为工业设备智能化诊断提供解决方案。
本发明授权一种AI驱动的工业设备故障分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种AI驱动的工业设备故障分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过嵌入在工业设备上的振动传感器、温度传感器、声学传感器及电流传感器，同步采集高频时序信号，并标记设备工况参数，所述设备工况参数包括负载强度、环境温湿度及运行转速； S2、基于工况参数匹配历史故障数据库，计算各传感器数据与当前工况下典型故障模式的特征相关性系数，采用迁移学习模型动态评估各传感器信号的实时信噪比，根据特征相关性系数与实时信噪比生成各数据源的动态置信度权重； S3、将加权后的多源数据输入时空卷积网络，提取跨模态融合特征，通过故障模式分离模块对融合特征进行设备层级解耦，区分机械传动系统、电力系统、散热系统的故障贡献度，输出带有机理可解释性的故障定位结果及剩余使用寿命预测。
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