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龙图腾网获悉山西允能日新科技有限公司申请的专利一种设备安全巡检用设备信息采集装置及采集方法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：CN120564287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511007363.2，技术领域涉及：G07C1/20；该发明授权一种设备安全巡检用设备信息采集装置及采集方法是由孙树魁;于云龙;郭耀;张凯凌设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种设备安全巡检用设备信息采集装置及采集方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种设备安全巡检用设备信息采集装置及采集方法，涉及数据处理技术领域，方法包括采集设备运行数据、环境数据、人工初步巡检数据，生成初步采集数据；基于所述初步采集数据和设置的设备正常工作状态数据，进行设备工作状态是否正常的分析处理；该设备安全巡检用设备信息采集装置及采集方法，通过在设备异常但无法分析出具体异常类型的情况时，指示巡检人员对未知异常的设备进行深度检测确定异常类型或设备正常检测失误，并更新到分析的参考样本中，从而扩充了样本库，降低了检出未知异常和设备是否正常判断失误的概率，且不会过多浪费人力，使得自动化数据采集分析和人工巡检达到了较好的平衡。

本发明授权一种设备安全巡检用设备信息采集装置及采集方法在权利要求书中公布了：1.一种设备安全巡检用设备信息采集方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、采集设备运行数据、环境数据、人工初步巡检数据，生成初步采集数据； S2、基于所述初步采集数据和设置的设备正常工作状态数据，进行设备工作状态是否正常的分析处理； S3、若设备工作状态不正常，则基于初步采集数据和设置的设备异常类型特征数据，进行设备异常类型分析处理，生成设备异常类型分析数据，所述设备异常类型分析数据包括多种设备确定异常类型、多种设备推测异常类型和设备未知异常； S4、基于不正常的设备运行数据，确定不正常的设备运行数据对应设备的位置，生成设备异常位置分析数据； S5、若所述设备异常类型分析数据为设备未知异常，则基于所述设备未知异常对应的初步采集数据和设备正常工作状态数据，进行设备运行数据与设备正常工作状态数据的相似度分析，并基于相似度的大小确定设备检测的优先级别，生成设备检测优先级别分析数据； S6、基于设备未知异常对应的设备检测优先级别分析数据和设备异常位置分析数据，指示巡检人员在规定时间对设备异常位置进行深度检测，生成深度巡检数据和深度巡检结果数据； 所述S3包括以下步骤： S3.1、采集设备工作状态不正常时对应的历史初步采集数据，并进行对应异常类型标记，对每个异常类型标记对应的初步采集数据分别进行收集，生成设备异常类型-初步采集数据集合，所述异常类型标记包括多个设备确定异常类型、多个设备推测异常类型和设备未知异常； S3.2、基于DBSCAN聚类算法，对所述历史初步采集数据进行聚类分析，生成多个初步采集数据特征簇，统计每个初步采集数据特征簇中历史初步采集数据对应的设备异常类型的数量； S3.3、对于每个初步采集数据特征簇，基于精确二项法计算置信度大于设置第一置信度阈值，初步采集数据特征簇为设备异常类型的置信区间下限大于设置概率阈值时设备异常类型的最小真实概率，得到特征簇第一阈值； S3.4、判断所述初步采集数据特征簇中是否存在出现的真实比例大于等于所述特征簇第一阈值的设备异常类型，若是，则将所述设备异常类型划分为设备确定异常类型，并使用该设备异常类型标记该初步采集数据特征簇，生成对应设备异常类型特征数据； S3.5、若否，则基于精确二项法计算置信度大于设置第二置信度阈值，初步采集数据特征簇为设备异常类型的置信区间下限大于设置概率阈值时设备异常类型的最小真实概率，得到特征簇第二阈值； S3.6、判断所述初步采集数据特征簇中是否存在出现的真实比例大于等于所述特征簇第二阈值并小于特征簇第一阈值的设备异常类型，若是，则将所述设备异常类型划分为设备推测异常类型，并使用该设备异常类型标记该初步采集数据特征簇，生成对应设备异常类型特征数据； S3.7、若否，则将所述设备异常类型划分为设备未知异常，并使用该设备异常类型标记该初步采集数据特征簇，生成对应设备异常类型特征数据； S3.8、对所述设备异常类型特征数据和所述初步采集数据进行标准化处理，生成设备异常类型特征标准数据和第一初步采集标准数据，基于所述DBSCAN聚类算法，将所述第一初步采集标准数据与对应设备异常类型特征标准数据匹配，生成设备异常类型分析数据。

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