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龙图腾网恭喜山东特检科技有限公司;西安交通大学申请的专利基于多类时序数据分析的工业设备故障诊断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：CN119828674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510329544.0，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权基于多类时序数据分析的工业设备故障诊断系统是由孔强;李云;曹怀祥;佟永帅;蔡柳溪;袁涛;高秀锋;闫孝伟;秦政;闫鑫设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多类时序数据分析的工业设备故障诊断系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备监控与管理技术领域，具体涉及一种基于多类时序数据分析的工业设备故障诊断系统，包括：数据获取单元，用于获取多类工业设备的运行数据，运行数据包括多种待训练运行时序数据和多种待诊断运行时序数据；模型训练单元，用于分析多种待训练运行时序数据对应的多个数据种类并将各数据种类对应的待训练运行时序数据传输至预先构建的初始故障诊断模型进行训练，得到各数据种类对应的目标故障诊断模型；故障诊断单元，用于分析多种待诊断运行时序数据对应的多个数据种类并根据数据种类将待诊断运行时序数据传输至对应的所述目标故障诊断模型。本申请对工业设备监控与管理时，通过多类时序数据分析，提高了故障诊断的效率和精确度。

本发明授权基于多类时序数据分析的工业设备故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多类时序数据分析的工业设备故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括： 数据获取单元，用于获取多类工业设备的运行数据，所述运行数据包括多种待训练运行时序数据和多种待诊断运行时序数据； 预处理单元，用于对所述多种待训练运行时序数据进行加窗处理和差分处理，得到预处理后的待训练数据，包括：频域转换子单元，用于对所述多种待训练运行时序数据进行频域转换，得到多种待训练运行频域数据；差分运算子单元，用于分析所述多种待训练运行频域数据的周期性表现，确定周期性显著程度，根据所述周期性显著程度确定周期性数据和非周期性数据；将所述周期性显著程度大于预设周期性显著程度阈值的数据作为所述周期性数据，将所述周期性显著程度小于或等于所述预设周期性显著程度阈值的数据作为所述非周期性数据；将包络线上所有极值的距离均值作为第一窗口尺寸，基于所述第一窗口尺寸对所述周期性数据进行加窗处理；对所述非周期性数据进行聚类处理，得到多个簇类，根据所述多个簇类之间的数据点的距离，将所述非周期性数据划分为多个状态对应的数据，对各所述状态对应的数据进行加窗处理；模型训练单元，用于分析所述多种待训练运行时序数据对应的多个数据种类，并将各所述数据种类对应的待训练运行时序数据传输至预先构建的初始故障诊断模型进行训练，得到各所述数据种类对应的目标故障诊断模型； 故障诊断单元，用于分析所述多种待诊断运行时序数据对应的多个数据种类，并根据所述数据种类将所述待诊断运行时序数据传输至对应的所述目标故障诊断模型，得到故障诊断结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东特检科技有限公司;西安交通大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区港兴一路2991号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。