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龙图腾网获悉武汉拓优智能股份有限公司申请的专利基于大数据分析的智能阀门寿命预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：CN121145178B 。

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：202511686068.4，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于大数据分析的智能阀门寿命预测方法是由柳曦;夏鹏;谢倩;郑旭;胡萍萍设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的智能阀门寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于大数据分析的智能阀门寿命预测方法，该方法包括：获取目标时刻的多个数据序列，根据每个数据的局部趋势斜率和局部波动程度，构成动态基元；依据任意两个数据序列的动态基元之间的差异，计算两个数据序列在每个索引的相干性，得到相干性序列，根据相干性序列确定不稳定程度，将不稳定程度进行聚合以生成目标时刻的潜在异常指数；在LSTM模型的训练的过程中，根据潜在异常指数对上一目标时刻的隐藏状态进行优化，通过优化后的LSTM模型获取重构误差随着时间的演变趋势，预测智能阀门的寿命。该方法能有效捕捉因多变量关系失配导致的早期故障，提高了寿命预测的准确性。

本发明授权基于大数据分析的智能阀门寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的智能阀门寿命预测方法，其特征在于，包括： 以智能阀门的运行过程中任意一时刻为目标时刻，获取目标时刻的多个数据序列；其中，多个数据序列对应不同维度的数据；针对每个数据序列中的每个数据，以该数据为中心构建局部窗口，并根据局部窗口内的所有数据，确定该数据的局部趋势斜率和局部波动程度，以共同构成该数据的动态基元； 针对任意两个数据序列，依据该任意两个数据序列在同一索引的数据的动态基元之间的差异，确定该任意两个数据序列在每个索引的相干性，以构成该任意两个数据序列的相干性序列；根据相干性序列中相邻的相干性的变化量，确定该任意两个数据序列之间的不稳定程度，将所有不稳定程度进行聚合，生成目标时刻的潜在异常指数，所述潜在异常指数用于反映目标时刻的所有数据序列之间的关联模式的稳定性； 将智能阀门在健康状态下的多个目标时刻对应的数据序列作为样本对LSTM模型进行训练；在训练过程中，根据每个目标时刻的潜在异常指数对上一目标时刻的隐藏状态进行优化，得到优化后的LSTM模型，通过优化后的LSTM模型获取重构误差随着时间的演变趋势，以预测智能阀门的寿命； 任意两个数据序列在每个索引的相干性满足如下关系式： ；式中，和均为数据序列，为和的索引，为和在索引的相干性，为在索引的数据，为在索引的数据，为的局部趋势斜率，为的局部趋势斜率，为的局部波动程度，为的局部波动程度，为自然指数函数，为绝对值符号； 目标时刻的多个数据序列是基于如下方式获取的：在智能阀门上部署多个传感器进行同步数据采集，包括振动传感器、温度传感器、压力传感器和流量传感器；将每个传感器采集到的目标时刻的数据，以及目标时刻之前的一个预设的时间窗口内的数据，构成目标时刻的一个数据序列，进而得到目标时刻的多个数据序列。

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