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龙图腾网获悉西安萤火软件科技有限公司申请的专利基于数据分析的拌合站智能检测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：CN121117875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511200479.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于数据分析的拌合站智能检测方法及系统是由李松设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据分析的拌合站智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及检测训练技术领域，具体涉及基于数据分析的拌合站智能检测方法及系统。本发明通过结合拌合站搅拌机多部位共同反应的振动信号特征，对分解信号分量并分段，从分段调整收敛趋势的关注情况，综合分析相似规律振动的收敛情况；结合工作批次局部收敛变化以及局部空转期上的异常波动特征情况，得到故障因子；通过故障因子调整工作批次的模型训练，得到更可靠的训练模型。本发明通过每个历史工作频次在局部相邻多次搅拌批次间空转期上特征更显著的情况，分析异常特征，从而优化信号在参与预测模型构建时的权重，提高对于拌合站的检测结果。

本发明授权基于数据分析的拌合站智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的拌合站智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对于拌合站每个设备部件，分别获取在每个历史工作批次与空转期的振动信号，以及空转期的输出电流信号；空转期在每两个工作批次之间；将每个振动信号分解为分量，并对分量及振动信号相同划分获得分段； 在每个分量中，根据每个分段与其他分段在振动强度的占比偏差，分析每个分段的关注权重；基于分段的关注权重，调整每个分量与对应振动信号在峰值波动分布上的相似分析，获得每个分量的收敛因子； 对于单个工作批次，通过时序上相邻工作批次间的收敛因子变化，以及相邻空转期的输出电流信号波动表现程度，获得工作批次的故障因子； 基于每个工作批次的故障表现因子进行异常检测模型训练，得到训练模型进行故障识别； 所述关注权重的获取方法包括： 对于任何一个分量，依次将该分量每个分段作为目标段，获取目标段中的振动强度； 将该分量对应振动信号的所有分量上同目标段位置上的振动强度的和值，作为目标段的总强度；将目标段的振动强度与总强度的比值，作为目标段的强度占比； 在该分量上，计算目标段与每个其他分段之间强度占比的差异后，将所有差异的均值进行归一化处理，获得目标段的关注权重； 所述收敛因子的获取方法包括： 计算每个分段上所有峰值的标准差，获得每个分段的峰值波动指标； 对于任意一个分量，按该分量上分段的分布顺序将峰值波动指标排列，获得该分量的峰值趋势序列；在该分量对应振动信号上，按分段的分布顺序将峰值波动指标排列，获得振动信号的峰值趋势序列； 以分段的关注权重进行加权，分析该分量与对应振动信号之间峰值趋势序列的相似度，获得该分量的收敛因子； 所述故障因子的获取方法包括： 对于任意一个工作批次，将该工作批次以及相邻空转期的分量按分解顺序排序，获得分量序列；根据该工作批次中分量与时序上相邻工作批次之间分量的收敛因子偏差程度，以及时序上相邻空转期的输出电流信号与分量序列中对应分量间的相关程度，获得该工作批次中每个分量的表征影响度； 结合该工作批次相邻两个空转期中分量的表征影响度和强度偏差，获得该工作批次的强度偏差度； 分析该工作批次相邻两个空转期之间输出电流信号波动的偏差程度，获得该工作批次的波动系数偏差度； 结合该工作批次的波动系数偏差度和能量波动偏差度，获得该工作批次的故障因子。

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