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龙图腾网获悉南京凯盛国际工程有限公司申请的专利一种工况识别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：CN115599647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211259473.4，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权一种工况识别方法是由崔保华;李慧霞;张爱民;刘林;张冠鹏;韩亮;李安平;武艳文设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工况识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工况识别方法，步骤包括：根据工况的特征集间的时延性进行对齐；对所有数据集归一化处理，计算两组时序数据中对应特征X和Y的相似度s；计算同一工况的两组时序数据集，通过计算每个对应特征的相似度sii＝1,2，...，m，m表征工况的特征数，计算总体的相似度S；计算出每组正常样本参与构建模型的概率Pj；通过正常运行数据模型对设备正常状态的数据集和案例状态的数据集进行计算，得到所有正常状态的相似度Snormal和所有案例状态的相似度Sabnormal；综合两种状态的相似度值计算预警基准线L，本发明可以将该评估方法拓展到流程行业实现识别工况，运用案例库完善预警基准线的选取，极大的改善了漏报的情况，也可调整模型有效控制误报率。

本发明授权一种工况识别方法在权利要求书中公布了：1.一种工况识别方法，其特征在于步骤包括： 步骤1：根据工况的特征集间的时延性进行对齐：先找出反应工况出现的特征集，若工况特征集为；根据工况的变化时长，确定采样间隔，并从时间连续的原始数据中整理出工况的时序数据集，每条时序的时间长度为工况的变化时长，特征相对其它特征的反应提前一分钟，则将特征在的数据对应于特征在的数据； 步骤2：对所有数据集归一化处理，然后通过步骤1，分别对正常状态和案例状态数据采样得到正常状态时序数据集和案例状态时序数据集，并对数据集归一化处理； 步骤3：计算两组时序数据中对应特征和的相似度； 步骤4：计算同一工况的两组时序数据集，通过计算每个对应特征的相似度，表征工况的特征数，计算总体的相似度； 步骤5：计算出每组正常样本参与构建模型的概率，基于每组样本的概率随机从所有正常数据中选择少量的数据作为正常运行数据模型； 步骤6：通过正常运行数据模型对设备正常状态的数据集和案例状态的数据集进行计算，得到所有正常状态的相似度和所有案例状态的相似度； 步骤7：综合两种状态的相似度值计算预警基准线： 并计算基于该基准线的误报率和漏报率，若该误报率高于用户要求，则需要加大数据清洗，返回步骤2重新整理时序样本集。

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