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龙图腾网获悉中国煤矿机械装备有限责任公司申请的专利一种基于大数据平台的煤机设备数据分析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：CN119903445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411645351.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于大数据平台的煤机设备数据分析方法及系统是由郑伟立;袁智;迟焕磊;宋振铎;胡登高;单鹏;刘帅;王会枝设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据平台的煤机设备数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据平台的煤机设备数据分析方法及系统，包括：采集煤机设备的多源数据，并对数据进行预处理；从预处理后的数据中提取特征，融合不同数据源的特征，形成统一的设备运行状态特征集；构建并训练深度学习模型，通过持续学习优化模型参数和结构，以识别设备的正常和异常状态；根据异常状态，进行维护动作。本发明本发明所有效整合多源数据，提供全面的设备运行状态评估；利用深度学习模型提高异常检测的准确性；动态调整模型参数以适应设备状态变化；及时发现潜在故障并优化维护策略，从而减少停机时间，提高煤矿生产的安全性和经济性。

本发明授权一种基于大数据平台的煤机设备数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据平台的煤机设备数据分析方法，其特征在于，包括： 采集煤机设备的多源数据，并对数据进行预处理； 从预处理后的数据中提取特征，融合不同数据源的特征，形成统一的设备运行状态特征集； 构建并训练深度学习模型，通过持续学习优化模型参数和结构，以识别设备的正常和异常状态； 根据异常状态，进行维护动作； 所述采集煤机设备的多源数据包括，振动数据、温度数据、声学数据、电流数据和历史运行数据； 所述预处理包括，数据清洗、去噪、标准化和时间同步处理； 所述从预处理后的数据中提取特征包括，通过频域分析获取煤机设备振动信号的频域特征Xf，其表达式为： 其中，x[n]表示时间域信号，N表示信号长度，f表示频率，j表示虚数单位，将Xf加权后作为特征集的一部分，权重矩阵为W1； 通过时序分析获取温度数据的趋势特征T，其表达式为： 其中，t0和tN分别表示时间区间的起点和终点，t表示时间变量，φi表示自回归模型系数，p表示自回归模型的滞后阶数，xt-i表示滞后时间点的温度数据，∈t表示白噪声，α表示时序特征的衰减系数；将T加入特征集中； 通过声纹识别获取声学数据的梅尔频率倒谱系数特征MFCCn，其表达式为： 其中，K表示梅尔滤波器的总数量，Ek表示第k个滤波器的能量；将MFCCn加权后加入特征集，权重矩阵为W2. 最终的特征集F表示为： F＝{Xf，T，MFCCn} 其中，β表示特征衰减系数。

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