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龙图腾网获悉江苏鑫冷工业制冷设备有限公司申请的专利基于故障预测的双系统蒸发式冷凝器智能运维方法及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：CN120194448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510688077.0，技术领域涉及：F25B49/00；该发明授权基于故障预测的双系统蒸发式冷凝器智能运维方法及系统是由阚福林设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于故障预测的双系统蒸发式冷凝器智能运维方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于冷凝器智能控制技术领域，本发明公开了基于故障预测的双系统蒸发式冷凝器智能运维方法及系统，从多个标签检测设备中提取并整合带有时间戳的检测数据，进行纵向和横向分析，获取单一设备和流程设备信息；从流程设备信息提取异常动态图表，生成设备异常矩阵并输入主预测单元进行故障预测；对超过共现阈值的结果，通过备用预测单元二次验证，若结果一致则确认故障；双重验证机制和动态异常检测能力显著提高了故障预测的准确性和运维效率，适用于高可靠性要求的场景；最后，基于故障概率预测趋势，生成运维任务并提前干预，实现智能化运维。

本发明授权基于故障预测的双系统蒸发式冷凝器智能运维方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于故障预测的双系统蒸发式冷凝器智能运维方法，应用于服务器中，其特征在于，包括以下步骤： 从多个独立运行的标签检测设备中提取检测数据，根据位置信息对检测数据进行整合生成带有时间戳的检测封装数据； 基于封装时间节点对目标设备节点进行纵向分析获取单一设备信息；基于工作运行逻辑将所有目标设备节点的单一设备信息进行横向分析获取流程设备信息；从流程设备信息提取异常动态图表； 从异常动态图表中提取设备异常矩阵，将设备异常矩阵发送至主预测单元对应的故障预测模型预测设备故障概率和预测故障位置，对设备故障概率超过共现阈值的数据通过备用预测单元对应故障预测模型进行二次验证；若主预测单元和备用预测单元结果一致，则确认位置标签信息所在设备发生故障； 基于设备故障概率对设备故障趋势进行预测获取待处理运维任务，并根据待处理运维任务来提前对设备可能发生的故障进行运维干预; 所述标签检测设备的打标逻辑为： 基于故障数据库对蒸发式冷凝器的故障类型进行划分，基于故障类型确定目标设备节点，所述目标设备节点包括所述位置标签信息和检测数据； 基于位置标签信息搭建局部示意地图；所述局部示意地图包括至少一个位置标签信息，每个所述位置标签信息对应至少一个传感器安装点；每个传感器安装点至少安装一个传感器，每个传感器基于采样频率和上报间隔采集检测数据； 将目标设备节点处对应的检测数据进行整合获取带有时间戳的检测封装数据，将检测封装数据存储在故障数据库对应的存储模块中，并使用位置标签信息作为检索指引，基于位置标签信息关联检测封装数据；并实时更新检测封装数据; 所述检测封装数据的整合逻辑为： 将所有标签检测设备的采样频率和上报间隔进行统计，基于先验知识确定封装时间段，以封装时间段最后的时间戳标记为封装时间节点， 在封装时间段内基于采样频率获取对应的检测数据，将同一类型的检测数据进行数据整合获得检测封装数据，所述检测封装数据包括标准检测数据和异常检测数据；在整合过程中，基于先验知识确定相邻时间戳的检测数据对应的检测安全阈值和检测变化阈值； 若检测数据在检测安全阈值范围内且相邻检测数据的浮动范围在检测变化阈值范围内，则将所有时间戳对应检测数据的平均值作为封装时间段内标准检测数据； 否则依次对封装时间段内检测数据进行细分，将检测数据在检测安全阈值范围内且相邻检测数据的浮动范围在检测变化阈值范围内的相邻检测数据进行整合更新局部检测数据，将所有的局部监测数据基于矩阵形式整合标记为异常检测数据。

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