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龙图腾网获悉广州大学申请的专利一种设备状态预测方法、装置、电子设备及存储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：CN119740025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411692442.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种设备状态预测方法、装置、电子设备及存储介质是由唐冬;陈振浩;杨小飞设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种设备状态预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种设备状态预测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待预测的设备运行数据；获取状态预测模型，所述状态预测模型通过多个设备时间序列数据训练；利用所述状态预测模型根据所述设备运行数据，进行特征提取和概率分布映射，输出设备预测状态。本申请能够实现设备状态预测，提高设备状态预测的效率和准确度，有助于提前预知设备的工作状态和故障可能，避免由于未能及时发现设备运行故障导致的重大损失，可广泛应用于工业设备技术领域。

本发明授权一种设备状态预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种设备状态预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待预测的设备运行数据；所述设备运行数据包括流量、压力、液位、泵状态和阀门状态； 获取状态预测模型，所述状态预测模型通过多个设备时间序列数据训练； 利用所述状态预测模型根据所述设备运行数据，进行特征提取和概率分布映射，输出设备预测状态； 所述获取状态预测模型，具体包括： 采集多个预测设备对应的设备时间序列数据； 对各所述设备时间序列数据进行数据归一化处理，获得归一化后的各所述设备时间序列数据； 获取多个设备状态预测标签； 对所述归一化后的各所述设备时间序列数据进行数据变换，从多个所述设备状态预测标签中确定各所述设备时间序列数据对应的目标设备预测状态标签； 构建状态预测模型，利用样本数据集对所述状态预测模型进行训练和评估； 所述状态预测模型包括第一特征提取模块、第二特征提取模块和特征映射模块，所述利用所述状态预测模型根据所述设备运行数据，进行特征提取和概率分布映射，输出设备预测状态，具体包括： 将所述设备运行数据输入至所述状态预测模型，利用所述第一特征提取模块对所述设备运行数据进行特征提取和卷积操作，获得所述设备运行数据对应的第一特征数据； 利用所述第二特征提取模块对所述设备运行数据进行词嵌入转化和特征融合，获得对应的第二特征数据，根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，进行特征融合，获得对应的特征融合数据； 利用所述特征映射模块对所述特征融合数据进行概率分布映射，从多个所述设备状态预测标签中确定概率最大的设备状态预测标签，获取所述概率最大的设备状态预测标签为所述设备预测状态。

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