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龙图腾网获悉大连祥瑞阀门制造有限公司申请的专利一种阀门流量异常检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：CN121327728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511870359.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种阀门流量异常检测方法是由刘长河;姜国祥设计研发完成，并于2025-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种阀门流量异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种阀门流量异常检测方法，包括：得到标注时空同步工业阀门运行数据集；生成增强工业阀门图像；将增强工业阀门图像输入改进YOLOv9检测网络，输出候选微异常区域集合及对应时序锚点信息；形成视觉特征集与时序特征集；将视觉特征集与时序特征集输入改进耦合卷积稀疏编码模型，获得视觉域重构残差、时序域重构残差与稀疏系数一致性偏差；得到归一化异常评分；与依据阀门流量物理先验约束动态更新的异常阈值进行比较，当归一化异常评分超出异常阈值时生成微异常告警信息及异常级别。本发明实际应用中能显著减少工况变动引起的误报和漏报，提升异常判别的可靠性。

本发明授权一种阀门流量异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种阀门流量异常检测方法，其特征在于，包括： 采集多模态工业阀门运行数据并实施时空同步，获得时空同步工业阀门运行数据集，对时空同步工业阀门运行数据集进行预处理，得到标注时空同步工业阀门运行数据集； 对标注时空同步工业阀门运行数据集中的视频图像数据执行浅层细粒度增强处理，生成增强工业阀门图像； 将增强工业阀门图像输入改进YOLOv9检测网络，输出候选微异常区域集合及对应时序锚点信息； 基于候选微异常区域集合和时序锚点信息，从增强工业阀门图像提取视觉特征图集合，并从标注时空同步工业阀门运行数据集提取同步时序信号片段集合，形成视觉特征集与时序特征集； 将视觉特征集与时序特征集输入改进耦合卷积稀疏编码模型，利用共享稀疏系数对视觉特征集和时序特征集进行联合稀疏重构，获得视觉域重构残差、时序域重构残差与稀疏系数一致性偏差； 基于视觉域重构残差、时序域重构残差与稀疏系数一致性偏差构建多模态微异常度指标，并进行归一化处理，得到归一化异常评分； 将归一化异常评分与依据阀门流量物理先验约束动态更新的异常阈值进行比较，当归一化异常评分超出异常阈值时生成微异常告警信息及异常级别； 所述改进耦合卷积稀疏编码模型，包括： 构建由若干个视觉原子组成的视觉卷积字典和由若干个时序原子组成的时序卷积字典； 定义沿系数轴的一维离散卷积，采用对应稀疏系数张量与任一视觉卷积字典或时序卷积字典在系数轴上做卷积重构，得到视觉卷积字典卷积重构结果和时序卷积字典卷积重构结果； 对视觉特征向量和多模态时序特征向量采用完全相同的稀疏系数进行联合稀疏重构，得到共享稀疏系数张量； 通过视觉卷积字典和共享稀疏系数张量对当前视觉特征向量进行卷积重构，得到视觉域的重构向量，通过视觉特征向量减去视觉域的重构向量，得到视觉域重构残差，同时计算时序域重构残差； 对视觉域重构残差和时序域重构残差分别进行二范数计算并归一化，得到视觉残差度量和时序残差度量，根据视觉残差度量和时序残差度量计算视觉残差权重和时序残差权重； 在视觉卷积字典上仅以视觉特征向量为输入独立求解视觉域单模态稀疏系数，在时序卷积字典上仅以多模态时序特征向量为输入独立求解时序域单模态稀疏系数，并在残差权重调制下计算稀疏系数一致性偏差。

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