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龙图腾网获悉南京市特种设备安全监督检验研究院申请的专利一种基于数字孪生的故障预测方法、装置、终端及介质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：CN119272640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411803240.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于数字孪生的故障预测方法、装置、终端及介质是由倪敏敏;丁树庆;冯月贵;王会方;宋来军;李晓露;唐海龙;周前飞;庆光蔚;卢东设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的故障预测方法、装置、终端及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于数字孪生的故障预测方法、装置、终端及介质，方法包括以下步骤：对设备进行三维建模；利用设备的三维模型，构建设备的数字孪生模型，在数字孪生模型中，构建仿真程序对设备运行状态进行仿真，收集仿真过程中产生的设备运行数据；在数字孪生模型中，构建若干故障仿真程序用于对设备的故障状态进行仿真，收集故障仿真过程中产生的设备运行数据；采集设备实际运行过程中的设备运行数据数据，通过与获得的故障仿真过程中产生的设备运行数据对比对设备故障进行预测。本申请通过数字孪生模型对设备运行状态进行仿真，收集仿真过程中的数据，依据这个数据，有利于提高设备故障预测的能力与准确性。

本发明授权一种基于数字孪生的故障预测方法、装置、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对设备进行三维建模； S2：利用设备的三维模型，构建设备的数字孪生模型，在数字孪生模型中，构建仿真程序对设备运行状态进行仿真，收集仿真过程中产生的设备运行数据； S3：在数字孪生模型中，构建若干故障仿真程序用于对设备的故障状态进行仿真，收集故障仿真过程中产生的设备运行数据； S4：采集设备实际运行过程中的设备运行数据，通过与步骤S3获得的数据对比对设备故障进行预测； S5：搭建基于深度学习算法的故障预测模型，利用步骤S3获得的数据对故障预测模型进行训练，通过训练后的故障预测模型对设备进行故障预测； 还包括步骤S6： S61：根据步骤S2和S3的获得数据，对故障类型和设备数据进行关联化处理，获得与故障类型关联的若干设备数据； S62：采集设备的历史运行数据，并提取与故障类型关联的设备数据； S63：遍历历史数据中每个自然日的设备数据，计算设备数据在每个自然日中的极值与，d表示自然天； S64：计算历史若干自然日中设备数据中极值与的均值与方差，分别记为、、和；通过曲线拟合分别获得、、和的变化规律，并计算、、和变化到危险区间值的时间用于预测故障的发生时间； 所述的、、和的危险区间值由下述方法确定：利用S3中获得的数据，计算设备在故障时设备数据的极值，并计算极值的均值与方差作为、、和的危险区间值。

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南京市特种设备安全监督检验研究院，其通讯地址为：210019 江苏省南京市建邺区嘉陵江东街3号质监大厦8楼；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”。