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龙图腾网获悉山西外星人技术有限公司申请的专利一种设备智能管理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：CN120634053B 。

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：202511114556.8，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种设备智能管理方法及系统是由石永刚;任彪;李新洁;李嘉杰;王嘉敏设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种设备智能管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及控制领域，更具体地，本发明涉及一种设备智能管理方法及系统，方法包括：实时采集设备性能测试过程中的数据，并对获取的数据进行预处理；基于预处理后的数据计算实时的设备的时序故障风险指数；将所述时序故障风险指数归一化处理并作为异常权重，对LOF异常检测算法进行改进，根据改进后的LOF异常检测算法计算实时的设备的异常得分；基于异常得分得到设备性能测试结果，根据设备测试结果制定设备管理策略。本发明通过多维度数据融合以及时序分析，能够全面、动态地评估设备的运行状态，及时发现潜在故障风险，为设备的质量控制和可靠性提升提供有力支持。

本发明授权一种设备智能管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种设备智能管理方法，其特征在于，包括： 实时采集设备性能测试过程中的数据，并对获取的数据进行预处理；所述数据包括设备的电压、电流数据以及温度数据； 基于预处理后的数据计算实时的设备的时序故障风险指数；所述时序故障风险指数与热电综合故障指数正相关、与实时的电压权重正相关；所述电压权重的获取过程包括：获取基于当前时刻之前的各时刻设备的电压数据，以及正常环境下设备的击穿电压，将各时刻设备的电压数据与正常环境下设备的击穿电压的比值作为对应时刻下的电压权重； 将所述时序故障风险指数归一化处理并作为异常权重，对LOF异常检测算法进行改进，根据改进后的LOF异常检测算法计算实时的设备的异常得分； 基于异常得分得到设备性能测试结果，根据设备测试结果制定设备管理策略；热电综合故障指数的获取过程包括： 获取当前时刻的前n个时刻的设备工作温度数据，构建当前时刻的近邻温度监测序列，以及获取当前时刻的前n个时刻设备的接地电流数据，构建当前时刻的接地电流监测序列； 基于近邻温度监测序列和接地电流监测序列分别计算当前时刻设备的热故障指数和线缆异常因子； 将热故障指数和线缆异常因子的乘积作为当前时刻设备的热电综合故障指数；热故障指数的获取过程包括： 对近邻温度监测序列进行趋势检测，得到一个p值； 预设设备的标准温度，对于近邻温度监测序列中的每个元素计算其与标准温度的温度偏差；将该温度偏差作为双曲正切函数的输入，对其输出进行取正值操作，然后对近邻温度监测序列中所有元素进行求和； 将该求和结果乘以p值得到所述热故障指数； 热故障指数满足公式： 为当前时刻设备的热故障指数，为当前时刻对应的近邻温度监测序列进行趋势检测后得到的p值，为标准温度，为当前时刻对应的近邻温度监测序列中第个元素的数值，表示双曲正切函数，为近邻温度监测序列包含的元素的总数，表示当前监测温度与标准温度的温度偏差。

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