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龙图腾网获悉深能智慧能源科技有限公司申请的专利一种基于动态模式与阈值协同的趋势故障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：CN121580087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610105988.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于动态模式与阈值协同的趋势故障预测方法是由郑冉阳;徐晨博;马钧隆;梁山恒;石磊设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态模式与阈值协同的趋势故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备状态监测与故障诊断技术领域，具体为一种基于动态模式与阈值协同的趋势故障预测方法。本发明中，通过建立工况条件与关键参数间的非线性映射实时生成随负荷动态变化的理论预测区间，有效剔除工况波动造成的参数漂移干扰，结合维修记录量化设备实时健康基线，依据特征相似度与健康水平协同调整预警阈值宽窄，实现对全生命周期不同老化阶段的自适应监控，利用多维特征向量融合物理场信息进行模式匹配，通过模糊推理综合评估偏差严重度与形态相似性，在数值未严重超限时依据高特征吻合度提前锁定异常，准确捕捉早期微弱征兆并输出异常来源，显著提升变工况下的诊断精度。

本发明授权一种基于动态模式与阈值协同的趋势故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态模式与阈值协同的趋势故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集目标电厂设备在指定连续运行周期内的关键运行参数和当前工况条件参数并进行分类处理，得到设备运行状态数据序列； S2：确定所述设备运行状态数据序列中的基准数据区段，根据基准数据区段估算关键运行参数在未来时间点的预测值，并计算预测值与对应当前值的预测偏差值，选取参数趋势预测数据； S3：基于所述设备运行状态数据序列构建目标电厂设备的多个特征向量，与存储的故障模式特征集合对比，并计算特征相似性得分，获取故障特征匹配结果； S4：对所述设备运行状态数据序列中的当前工况条件参数进行组合回归分析，通过构建反向传播神经网络，拟合在多个工况条件下每个当前工况条件参数的基准浮动曲线，确定动态预警判定基准； S5：计算所述预测偏差值与所述动态预警判定基准的偏差严重度指数，与所述特征相似性得分归一化组合进行预警状态判定，得到设备故障预警与诊断结果。

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