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龙图腾网获悉中南大学;北京瑞太智联技术有限公司申请的专利基于深度状态空间模型的可解释过程监测方法及相关设备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：CN117113193B 。

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：202311118853.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于深度状态空间模型的可解释过程监测方法及相关设备是由王雅琳;隋庆开;李桂海;谭栩杰;赵金元;刘晨亮;袁小锋;王凯;郎娜;田加科设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度状态空间模型的可解释过程监测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请适用于工业过程监测技术领域，提供了一种基于深度状态空间模型的可解释过程监测方法及相关设备，其中该方法包括：对多个历史时刻的工业过程数据样本进行模态划分，得到各工业过程数据样本对应的模态标签；对带有模态标签的工业过程数据样本进行分割，生成训练样本集；构建深度状态空间模型；深度状态空间模型的隐变量包括可理解的离散部分和不可理解的连续部分；以最大化观测的对数似然和最小化模态的分类交叉熵作为损失，利用训练样本集对深度状态空间模型进行训练；利用训练后的深度状态空间模型对在线工业过程数据进行分析处理，以确定工业系统是否存在故障。本申请能增强过程监测模型的可解释性，提升工业过程故障监测结果的可信度。

本发明授权基于深度状态空间模型的可解释过程监测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度状态空间模型的可解释过程监测方法，其特征在于，包括： 获取多个历史时刻的工业过程数据样本，并利用聚类算法对获取到的所述工业过程数据样本进行模态划分，得到每个所述历史时刻的工业过程数据样本对应的模态标签； 将携带有所述模态标签的工业过程数据样本按照时间窗进行分割，生成训练样本集； 构建深度状态空间模型；所述深度状态空间模型的生成网络的隐变量包括可理解的离散部分和不可理解的连续部分，所述离散部分用于反映所述工业过程数据所属工业系统的工况，所述连续部分用于反映所述工业系统的状态； 利用所述训练样本集对所述深度状态空间模型进行训练，得到训练后的深度状态空间模型；其中，训练过程中以最大化观测的对数似然和最小化模态的分类交叉熵作为模型训练损失； 利用训练后的深度状态空间模型对在线工业过程数据进行处理，得到隐变量监测指标和观测值监测指标； 根据所述隐变量监测指标和所述观测值监测指标，确定所述工业系统是否存在故障； 所述深度状态空间模型的生成网络为： zt＝[ct,dt] 其中，zt表示t时刻的隐变量，ct表示zt的连续部分，dt表示zt的离散部分，表示以为均值，为协方差的正态分布，表示传递网络，表示以前一时刻隐变量为输入、用于参数化均值的深度网络，表示用于参数化协方差矩阵的深度网络，μ表示隐变量均值，zt-1表示t-1时刻的隐变量，∑表示隐变量协方差，xt表示第t个时刻的工业过程数据，t＝1,2,…,T，T表示工业过程数据的总数，表示以为均值的正态分布，表示发射网络，表示以当前时刻隐变量为输入、用于参数化重构观测分布均值的深度网络； 采用具有门控结构的单隐藏层MLP。

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中南大学;北京瑞太智联技术有限公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932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”。