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龙图腾网获悉中国水利水电第七工程局有限公司;中电建铁路建设投资集团有限公司;中电建铁路建设投资集团北京数据工程有限公司申请的专利基于多模态OOD检测的机电设备异常识别与故障预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：CN120705671B 。

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：202511148356.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于多模态OOD检测的机电设备异常识别与故障预测方法是由张振;王欢;李鹏飞;钱海艇;余杰;邓红梅;张丹萍;张佳;邱皓;刘浩东设计研发完成，并于2025-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态OOD检测的机电设备异常识别与故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态OOD检测的机电设备异常识别与故障预测方法，属于机电设备检测领域，包括：S1、采集机电设备集群的多模态传感器时序数据，并将其表示为三维数据结构；多模态传感器时序数据为未发生异常的ID数据；S2、利用ID数据训练AE网络，并冻结完成训练的AE网络参数；S3、在冻结参数的AE网络基础上，构建OOD检测器；S4、利用OOD检测器对三维数据结构的输入样本进行异常识别，并基于各模态传感器在设备维度上的重构损失值，进行异常设备定位，实现异常识别与故障预测。本发明通过多模态数据融合与OOD检测技术，克服了传统方法的局限，带来了更精确、鲁棒性更好和可解释的故障诊断效果。

本发明授权基于多模态OOD检测的机电设备异常识别与故障预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态OOD检测的机电设备异常识别与故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集机电设备集群的多模态传感器时序数据，并将其表示为三维数据结构； 所述多模态传感器时序数据为未发生异常的ID数据； S2、利用ID数据训练AE网络，并冻结完成训练的AE网络参数； S3、在冻结参数的AE网络基础上，构建OOD检测器； S4、利用OOD检测器对三维数据结构的输入样本进行异常识别，并基于各模态传感器在设备维度上的重构损失值，进行异常设备定位，实现异常识别与故障预测； 所述步骤S3中，所述OOD检测器用于评估输入样本相对于ID数据分布的偏离程度，进而实现OOD数据识别； 所述OOD检测器进行OOD数据识别的方法为： 计算输入样本经过参数冻结的AE网络后的重构损失值，将重构损失值与设定判别阈值进行对比，当重构损失值超过设定判别阈值时，则输入样本为OOD数据，否则为ID数据； 其中，所述OOD数据为发生异常的数据； 确定判别阈值的方法具体为： 对仅包含ID数据的训练集，计算其经过冻结参数的AE网络后的重构损失值； 统计所有ID数据的重构损失值的均值和标准差，进而确定判别阈值

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中国水利水电第七工程局有限公司;中电建铁路建设投资集团有限公司;中电建铁路建设投资集团北京数据工程有限公司，其通讯地址为：611730 四川省成都市郫都区郫筒镇北大街成灌东路349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”。

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