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龙图腾网获悉航粤智能电气股份有限公司申请的专利基于自编码器的设备健康度动态评估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：CN120873768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511397048.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于自编码器的设备健康度动态评估方法及系统是由岳晓访;齐军;钟金豆;汤娟弦;钟春花;李文硕;蒋勇辉设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自编码器的设备健康度动态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自编码器的设备健康度动态评估方法及系统，涉及健康评估技术领域，该方法包括：读取运行时序数据；经清洗筛选后提取数据特征；以数据特征为训练数据，对LSTM自编码器进行动态权重约束学习，构建预测模型；利用模型接收实时数据并计算重构误差，建立第一评分；配置序列预测分支，通过短期预测误差对齐识别渐变性劣化，建立第二评分；根据重构误差识别突变点，结合多尺度滑窗分析，建立第三评分；综合三类评分实现设备健康度动态评估。本发明解决了现有技术中依赖侵入式传感器、静态规则等导致的成本高、适应性差、早期预警能力不足的技术问题，达到了提高设备健康评估的准确性和前瞻性的技术效果。

本发明授权基于自编码器的设备健康度动态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自编码器的设备健康度动态评估方法，其特征在于，所述方法包括： 读取设备的预定时段历史运行数据，所述历史运行数据为标记为正常运行的运行时序数据； 对所述运行时序数据进行数据清洗和标准筛选，将保留数据执行特征工程处理，提取数据特征，所述数据特征包括基础物理特征、时间特征和物理衍生特征； 将所述数据特征作为训练数据，对编码器、解码器组成的LSTM自编码器网络结构进行动态权重约束下的收敛学习，构建预测模型； 利用所述预测模型接收实时运行数据，执行重构误差计算，建立第一健康度评分； 配置序列预测分支，利用所述序列预测分支进行短期预测误差对齐，识别渐变性劣化趋势，建立第二健康度评分； 根据重构误差计算识别突变点，利用所述突变点配置多尺度窗口后，执行实时运行数据的多尺度滑窗分析，建立第三健康度评分； 利用所述第一健康度评分、第二健康度评分、第三健康度评分进行设备健康度动态评估； 所述利用所述序列预测分支进行短期预测误差对齐，识别渐变性劣化趋势，建立第二健康度评分，包括： 将所述实时运行数据作为输入数据，输入至所述序列预测分支； 获取所述实时运行数据的窗口长度特征，根据所述窗口长度特征建立第一约束； 获取所述实时运行数据的波动复杂度特征，根据所述波动复杂度特征建立第二约束； 利用序列预测分支的配置层接收所述第一约束、所述第二约束后，配置序列预测分支的预测窗口； 基于所述预测窗口执行短期预测后，将短期预测结果与实时运行数据对齐后，构建分析数据集； 对所述分析数据集进行预测趋势评分，以识别渐变性劣化趋势，建立第二健康度评分； 所述根据重构误差计算识别突变点，利用所述突变点配置多尺度窗口后，执行实时运行数据的多尺度滑窗分析，建立第三健康度评分，包括： 获取重构误差计算中的重构误差序列； 基于统计变点检测算法进行重构误差序列的突变检测，建立突变点集合； 计算突变点集合中每个突变点的强度特征，所述强度特征通过误差变化幅度、方向、持续时间预估计算获得； 将所述强度特征作为多尺度窗口的配置约束，完成多尺度窗口配置。

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