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龙图腾网获悉浙江潮汐力科技有限公司申请的专利故障监测方法、装置、设备、存储介质和程序产品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：CN119915374B 。

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：202510418339.1，技术领域涉及：G01H9/00；该发明授权故障监测方法、装置、设备、存储介质和程序产品是由储汉卿;梁华;万杉杉;李俊;裘垲丽;殷宁;阮文豪;林佳;江陈苗;任颖;宫韬;褚繁;蔡明琦;车骋设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本故障监测方法、装置、设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种故障监测方法、装置、设备、存储介质和程序产品，涉及设备监测技术领域，包括：通过沿皮带机的皮带运动方向布置的光纤采集皮带机的各个监测点的音频信号，对每个监测点的音频信号进行基于通道注意力机制的编码，得到每个监测点的编码特征；对应每个监测点，基于该监测点的编码特征对该监测点进行故障识别，得到该监测点的识别结果，该识别结果表征皮带机在该监测点附近是否存在故障，以及存在故障时的故障类型，实现了自动对皮带机进行故障监测的目的，在保证工作人员安全的同时，降低了监测成本，提高了监测效率。

本发明授权故障监测方法、装置、设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种故障监测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过沿皮带机的皮带运动方向布置的光纤采集皮带机的各个监测点的音频信号； 通过故障识别模型对每个监测点的音频信号进行基于通道注意力机制的编码，得到每个监测点的编码特征；对应每个监测点，基于该监测点的编码特征对该监测点进行故障识别，得到该监测点的识别结果，该监测点的识别结果表征所述皮带机在该监测点附近是否存在故障，以及存在故障时的故障类型； 所述故障识别模型通过利用第一音频数据集进行预训练，通过第二音频数据集对预训练的故障识别模型进行微调训练得到；其中，所述故障识别模型包括编码模块和预测模块，在对所述故障识别模型进行预训练时，对所述编码模块和预测模块的参数均进行更新；在对预训练的故障识别模型进行微调时，冻结所述编码模块的非目标层级的参数，对所述编码模块的目标层级的参数，以及所述预测模块的参数进行更新；所述非目标层级中不包括通道注意力层，所述目标层级中包括通道注意力层和卷积层；所述编码模块的非目标层级的输出，与所述目标层级的输入连接；所述非目标层级的输入为所述故障识别模型的输入； 所述第一音频数据集中的音频数据为非皮带机场景下的音频数据，所述第一音频数据集中的音频数据的标签表征音频数据是否存在环境噪声或故障，以及存在环境噪声时的噪声类别或存在故障时的故障类别；所述第一音频数据集中包括一般场景下包括环境音的音频数据，以及除皮带机场景外的其它工业场景的音频数据； 所述第二音频数据集中的音频数据为皮带机场景下的音频数据，所述第二音频数据集中的音频数据的标签表征音频数据是否存在故障，以及存在故障时的故障类别。

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