兰州理工大学令国壁获国家专利权
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龙图腾网获悉兰州理工大学申请的专利一种工业过程故障监测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：CN121091846B 。
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：202511642550.8，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种工业过程故障监测方法是由令国壁;王志文;王洁莹;杨康康;王浩旭;卢永姜;王晨;令亚军;张元宏设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种工业过程故障监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业过程故障监测方法，包括以下步骤：获取工业过程的实时多变量时间序列数据，并进行标准化预处理；通过多尺度特征提取模块对预处理后的数据进行提取，生成多尺度潜在特征表示；再通过双分支慢特征分析模块对所述多尺度潜在特征表示进行处理，提取时序稳定的慢特征表示；基于所述慢特征表示和重构数据，构建T22统计量和SPE统计量；根据T22统计量和SPE统计量，与预设控制限比较；根据比较结果判定工业过程是否发生故障。本发明有效提取了工业过程数据的多尺度特征和时序稳定特征，显著提升了故障检测性能。
本发明授权一种工业过程故障监测方法在权利要求书中公布了：1.一种工业过程故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取工业过程的实时多变量时间序列数据，并进行标准化预处理； S2：通过多尺度特征提取模块对预处理后的数据进行提取，生成多尺度潜在特征表示；其中，所述多尺度特征提取模块，包括：白化操作和稀疏编码，用于将输入数据映射到不同维度的潜空间，以捕捉从局部细节到全局结构的特征，并消除特征冗余； S3：通过双分支慢特征分析模块对所述多尺度潜在特征表示进行处理，提取时序稳定的慢特征表示；其中，所述双分支慢特征分析模块，包括：主分支和辅助分支，所述主分支用于捕捉过程数据的主要慢变趋势，所述辅助分支用于增强对细微故障特征的敏感性； S4：基于所述慢特征表示和重构数据，构建T2统计量和SPE统计量； S5：根据所述T2统计量和SPE统计量，与预设控制限比较；根据比较结果判定工业过程是否发生故障。
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