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龙图腾网获悉北京中源科控科技有限公司申请的专利基于深度学习的带式输送机故障检测方法和装置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：CN121107022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511565421.3，技术领域涉及：B65G43/02；该发明授权基于深度学习的带式输送机故障检测方法和装置是由周易子;李庆光设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的带式输送机故障检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的带式输送机故障检测方法和装置，涉及故障检测技术领域。该方法包括：在云计算中心维护全局的故障检测模型，并在每一边缘计算网关部署轻量化的故障检测模型；使用边缘计算网关的轻量化的故障检测模型，对DAS监测数据集进行分层故障检测，提取异常数据子图，并上传至云计算中心；使用改进优化算法，对自适应动态阈值参数进行优化，用于下一次的分层故障检测，并进行周期性基线复位；使用云计算中心的全局的故障检测模型，对异常数据子图进行深度故障检测，生成智能维修决策，并发送至边缘计算网关。解决了现有技术存在的误报率与漏报率高、模型性能与适应性差以及稳定性不足的问题。

本发明授权基于深度学习的带式输送机故障检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的带式输送机故障检测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于联邦学习与知识蒸馏机制，在云计算中心维护全局的故障检测模型，并在每一边缘计算网关部署轻量化的故障检测模型； 所述故障检测模型基于GNN-LSTM-AE算法构建，且故障检测模型包括基于GNN算法构建的图结构特征提取模块、基于LSTM算法构建的时序特征提取模块以及基于AE算法构建的故障检测模块，所述图结构特征提取模块和时序特征提取模块均与故障检测模块连接； 包括： 使用GNN-LSTM-AE算法，在云计算中心构建初始的教师模型，并使用GNN-LSTM-AE算法，在每一边缘计算网关构建轻量化的初始的学生模型； 根据每一边缘计算网关的私有样本集，对初始的学生模型进行本地训练，提取得到的本地的学生模型的模型更新量，并加密上传至云计算中心； 基于联邦学习机制，根据所有边缘计算网关的模型更新量，对初始的教师模型进行更新，得到更新的教师模型； 根据云计算中心的云端样本集，对更新的教师模型进行全局训练，得到全局的教师模型，并提取对应的教师模型参数和软目标，发送至所有边缘计算网关； 基于知识蒸馏机制，根据教师模型参数和软目标，在每一边缘计算网关，对本地的学生模型进行蒸馏训练，得到更新的学生模型，并重新执行教师模型的更新流程； 重复上述步骤，直至更新的学生模型的性能收敛，将每一边缘计算网关的最终的学生模型作为轻量化的故障检测模型，并将云计算中心的最终的教师模型作为全局的故障检测模型； 基于增量更新与动态阈值判定机制，使用边缘计算网关的轻量化的故障检测模型，对带式输送机的DAS监测数据集进行分层故障检测，提取异常数据子图，并上传至云计算中心； 使用改进优化算法，对每一边缘计算网关的自适应动态阈值参数进行优化，将得到的优化的自适应动态阈值参数用于下一次的分层故障检测，并进行周期性基线复位； 使用云计算中心的全局的故障检测模型，对异常数据子图进行深度故障检测，根据得到的深度故障检测结果，生成智能维修决策，并发送至对应的边缘计算网关。

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