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龙图腾网获悉畔星科技(浙江)有限公司申请的专利一种基于残差分析的燃料电池系统时序数据异常检测方法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：CN120633252B 。

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：202511116867.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于残差分析的燃料电池系统时序数据异常检测方法是由何宇豪;董方正;周科;秦子威;吴昊;陈卓;汪宏斌设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差分析的燃料电池系统时序数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及燃料电池系统异常检测技术领域，具体为一种基于残差分析的燃料电池系统时序数据异常检测方法，具体实现步骤包括：获取系统的多源设计仿真数据，并构建为多源设计仿真数据张量；构建计算机辅助设计模型，对仿真数据张量进行行为模拟，输出模拟设计行为值；将仿真数据作为仿真观测值与模拟设计行为值进行比较，计算得到多维残差序列，对设计模型进行在线自适应更新；建立物理可达性矩阵，基于矩阵和实时仿真工况调整动态阈值；加权融合多维残差序列，生成协同设计约束指标，并与所述动态阈值进行比对，生成计算机辅助设计验证结果；将设计验证结果输入至预设的残差－控制映射规则，并输出设计参数优化指令，优化设计参数。

本发明授权一种基于残差分析的燃料电池系统时序数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差分析的燃料电池系统时序数据异常检测方法，其特征在于，包括： 获取多源设计仿真数据，并构建为多源设计仿真数据张量；所述多源设计仿真数据包括：多点温度数据、运行电压、负载电流、储能运行参数及设计控制参数；将获取到的多源设计仿真数据，通过解析时间戳、标识、数据字段，转换为结构化的时序数据，其中，连续型数据按时间步长、变量维度、空间维度构建为张量，离散事件型数据单独存储为事件序列，通过时间戳与主张量关联，得到多源设计仿真数据张量； 构建基于机器学习的计算机辅助设计模型，获取历史设计仿真数据，采用张量分解方法处理历史设计仿真数据并构建初始时空张量，基于初始时空张量，采用神经网络算法训练得到基于机器学习的计算机辅助设计模型；在设计验证过程中，采用满足稀疏性约束的增量式张量分解方法，对初始张量模型进行低秩更新，结合多维残差序列反馈信息，对计算机辅助设计模型进行在线学习与自适应更新，提升在动态变化仿真工况下的仿真准确性，模型更新频率依据残差变化幅度进行自适应调整，在动态仿真工况下提高计算机辅助设计模型更新频率，在稳态仿真工况下降低计算机辅助设计模型更新频率；对多源设计仿真数据张量进行行为模拟，并输出表征设计规范行为的模拟设计行为值；将所述多源设计仿真数据作为仿真观测值与所述模拟设计行为值进行比较，计算得到多维残差序列；利用所述多维残差序列，对所述计算机辅助设计模型进行在线自适应更新； 建立表征各设计参数间设计依赖路径的物理可达性矩阵，基于所述矩阵和实时仿真工况调整动态阈值；通过物理特性自适应加权方法，加权融合所述多维残差序列，生成协同设计约束指标，并与所述动态阈值进行比对，生成计算机辅助设计验证结果； 将所述计算机辅助设计验证结果输入预设的残差－控制映射规则，并输出设计参数优化指令，优化设计参数。

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