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龙图腾网获悉费希尔-罗斯蒙特系统公司申请的专利用于过程工厂内数据驱动的故障检测的改进模式识别技术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：CN115427767B 。

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：202080099919.4，技术领域涉及：G01D18/00；该发明授权用于过程工厂内数据驱动的故障检测的改进模式识别技术是由X·程设计研发完成，并于2020-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于过程工厂内数据驱动的故障检测的改进模式识别技术在说明书摘要公布了：实时控制系统包括用以实现数据驱动的故障检测功能的故障检测训练技术，该功能向操作员提供了实现对过程工厂当前的和可能的将来操作状况的较高水平的态势感知的信息。故障检测训练技术使得操作员能够识别出何时过程工厂部件表现异常，以便在当前的时间步骤中潜在采取动作来缓解问题的根本原因，从而降低过程控制系统的停滞或过程工厂部件的故障的可能性或者阻止该停滞或故障。

本发明授权用于过程工厂内数据驱动的故障检测的改进模式识别技术在权利要求书中公布了：1.一种用于检测过程的操作中的故障的系统，包括：耦合到所述过程的过程控制器，用于控制所述过程；耦合到所述过程控制器的用户接口，被配置为从操作员接收误差阈值集合和最大系统矩阵大小；故障检测系统，用于检测所述过程的操作中的故障，其中，所述故障检测系统被配置为：通过使用最终系统矩阵和所述误差阈值集合将多变量状态估计技术MSET应用于来自所述过程的在线数据集来确定估计向量，以及通过将所述估计向量与所述在线数据集进行比较，产生指示所述过程的所述操作中的故障的警告信号；以及通信耦合到所述过程控制器、所述用户接口和所述故障检测系统的训练系统，用于生成最终系统矩阵，其中，所述训练系统被配置为执行以下步骤：a使用包括多个训练数据集向量的训练数据集来生成初始系统矩阵，b指定所述初始系统矩阵作为当前系统矩阵，c在所述MSET中使用所述当前系统矩阵以及所述训练数据集来计算估计向量集，d通过比较所述估计向量集和所述训练数据集，确定所述训练数据集中的每个过程变量的均方根RMS误差和最大误差，e识别RMS误差大于相应的误差阈值的第一过程变量，f将对于所述第一过程变量包括所述最大误差的第一训练数据集向量存储于所述当前系统矩阵中，g迭代执行步骤c-f，直到每个过程变量的所述RMS误差不超过相应的误差阈值或所述当前系统矩阵的大小超过所述最大系统矩阵大小，h指定所述当前系统矩阵作为最终系统矩阵，以及i将所述最终系统矩阵和所述误差阈值集合传送给所述故障检测系统。

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费希尔-罗斯蒙特系统公司，其通讯地址为：美国德克萨斯州；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”。