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龙图腾网获悉中国煤矿机械装备有限责任公司申请的专利一种基于数据集成平台的煤机设备运维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：CN119904212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202411655243.9，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于数据集成平台的煤机设备运维方法及系统是由郑伟立;迟焕磊;宋振铎;袁智;单鹏;胡登高;王会枝;刘铭辉设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据集成平台的煤机设备运维方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据集成平台的煤机设备运维方法及系统，涉及煤机设备运维技术领域，包括通过数据集成平台，实时采集并融合煤机设备的传感器数据和外部数据；基于故障预测模型，对煤机设备进行异常检测和故障预测；根据故障预测结果，生成个性化运维策略并自动更新策略库。本发明提供的基于数据集成平台的煤机设备运维方法通过设计智能过滤机制和时间窗筛选机制，减少了误报率与漏报率，增强了适应性，通过智能异常检测与故障预测模型，降低了设备故障率和运维成本，提升了运维的前瞻性和有效性，通过个性化运维策略生成与反馈闭环，降低设备故障风险并延长设备使用寿命，本发明在误报率、适应性和运维成本方面都取得更加良好的效果。

本发明授权一种基于数据集成平台的煤机设备运维方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据集成平台的煤机设备运维方法，其特征在于，包括： 通过数据集成平台，实时采集并融合煤机设备的传感器数据和外部数据； 基于故障预测模型，对煤机设备进行异常检测和故障预测； 根据故障预测结果，生成个性化运维策略并自动更新策略库； 所述实时采集并融合煤机设备的传感器数据和外部数据包括引入基于加权平均滤波的智能过滤机制，智能过滤机制表示为： 其中，Df为融合后的数据值，Di为第i个传感器的数据，wi为第i个传感器的权重，σi为第i个传感器数据的标准差； 在数据融合过程中，设定一个时间窗，只允许时间窗内的数据进入融合模型，时间窗模型表示为： Drt＝{Di|tc-ti≤ΔT} 其中，Drt为在时间窗内的有效数据集，tc为当前时间，ti为Di的采集时间，ΔT为时间窗长度； 所述对煤机设备进行异常检测和故障预测包括深度学习故障预测模型，深度学习故障预测模型表示为： PY＝1|Y＝σWn·σWn-1…σW1·X+b1+b2+…+bn 其中，σ为激活函数，X为输入层传感器数据向量，P为故障概率，Wn和bn分别为每层的权重矩阵和偏置； 基于卡尔曼滤波的异常数据自适应更新，异常数据自适应更新表示为： Xt+1＝AXt+BUt+KZt-HXt 其中，Xt为时刻t的状态估计，A为状态转移矩阵，B为控制输入矩阵，Ut为控制输入，K为卡尔曼增益，Zt为测量值，H为观测矩阵； 所述生成个性化运维策略并自动更新策略库包括对设备的健康状况、预计维护时间及备件需求进行分析，通过对比各个运维选项，选择成本最低且效率最优的策略，运维策略的最小化成本表示为： 其中，C为总运维成本，cj为第j个备件的更换成本，Mj为第个备件的更换次数，pj为第j项运维项目的执行成本，Tj为第j项运维项目的执行时间； 在设备维护完成后自动记录维护效果，并根据数据更新运维策略库，利用实际运维数据对策略库进行调整，使系统不断优化预测与运维方案，通过分析历史数据和最新反馈，识别当前最优的维护方案，运维优化表示为： 其中，fx为当前策略库中策略的效果，x+为当前最优策略，为期望运算符。

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