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龙图腾网获悉航天智控(北京)监测技术有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的设备状态监测与异常预警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：CN120197137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510671875.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多源数据融合的设备状态监测与异常预警方法是由胡勇;彭六保;曾志生;邴奇;佟文杰;黄嘉谞设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的设备状态监测与异常预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合的设备状态监测与异常预警方法，具体涉及监测预警技术领域；通过按照采样频率差异对原始监测数据进行分割生成时间序列子集，再提取时间序列子集的瞬态特征并构建异步干扰识别指标，对瞬态特征进行时域错位评估与校正获得同步特征集合；将同步特征集合进行全息谱转换，构建全息谱特征初始矩阵，并通过特征稀疏判别机制筛选得到稀疏特征矩阵；利用目标设备故障诊断历史数据训练多模态映射模型，并输出异常风险评分。根据预设异常阈值生成目标设备的状态标签和相应预警结果，实现对复杂非稳态工况下设备故障的高精度、低延迟预测与报警。

本发明授权一种基于多源数据融合的设备状态监测与异常预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的设备状态监测与异常预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集目标设备在非稳态工况下的原始监测数据，根据采样频率差异进行分割处理，得到多个时间序列子集； 根据目标设备在非稳态工况下的运行状态特性，提取各时间序列子集的瞬态特征，构建多尺度瞬态特征集合； 建立异步干扰识别指标，对各瞬态特征进行时域错位评估与校正，生成校正后的同步瞬态特征集合； 对同步瞬态特征集合进行全息谱转换，获得全息谱特征初始矩阵，并利用特征稀疏判别机制对全息谱特征初始矩阵进行稀疏性评价和冗余特征去除，形成稀疏特征矩阵； 基于目标设备故障诊断历史数据建立稀疏特征矩阵与目标设备状态的多模态映射模型，输入稀疏特征矩阵，得到异常风险评分值； 根据异常风险评分值与预设异常阈值的比较，确定目标设备的状态标签，并基于目标设备的状态标签对目标设备的状态异常预警结果； 根据目标设备在非稳态工况下的运行状态特性，提取各时间序列子集的瞬态特征，构建多尺度瞬态特征集合，具体为： 对每个时间序列子集按照固定的窗口长度进行滑动切片处理，生成多个时间窗口片段； 在每个时间窗口片段中，提取包含信号波动突变、边缘跃变、短时波峰和周期扰动的时域变化特征，构建单尺度瞬态特征向量； 对不同窗口长度下生成的多个单尺度瞬态特征向量进行统一编码，并按照时间窗口尺度层级进行组合，生成多尺度瞬态特征集合； 对同步瞬态特征集合进行全息谱转换，获得全息谱特征初始矩阵，并利用特征稀疏判别机制对全息谱特征初始矩阵进行稀疏性评价和冗余特征去除，形成稀疏特征矩阵，具体为： 对同步瞬态特征集合中完成校正后的单尺度瞬态特征向量进行全息谱转换，分别得到每个完成校正后的单尺度瞬态特征向量对应的频率谱图； 将每个频率谱图按照统一的频率轴坐标展开并组成初始高维频率特征空间，生成全息谱特征初始矩阵； 计算全息谱特征初始矩阵中各频谱特征分量的稀疏程度，确定各频谱特征分量在全息谱特征初始矩阵中的贡献值； 设定稀疏性阈值，利用稀疏性阈值对全息谱特征初始矩阵中冗余特征进行筛选和去除，提取贡献值高于稀疏性阈值的频谱特征分量，形成稀疏特征矩阵。

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