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龙图腾网获悉北京航天测控技术有限公司申请的专利基于时间尺度的报警方法、装置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：CN119723844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411728299.2，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于时间尺度的报警方法、装置是由赵欣;房红征;余家豪;熊毅;黄玉龙;李蕊;陈斐;罗凯;王晓栋设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间尺度的报警方法、装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于时间尺度的报警方法、装置，所述方法包括：获取目标设备的振动数据；按照时间尺度从振动数据中确定目标设备的预测样本数据；将预测样本数据输入至支持向量机模型，输出预测样本数据对应的分布特征；对分布特征进行异常检测，确定目标设备的异常指标；在异常指标超出报警阈值的情况下，执行预警策略。通过应用增量减量学习策略来优化特定类型的支持向量机，能够减轻数据处理的负担并提高计算效率，进而支持实时在线监测，利用时间尺度精确地追踪监测参数分布区域的动态变化；不仅实现了全面的数据采集，还提升了报警的准确性。

本发明授权基于时间尺度的报警方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时间尺度的报警方法，其特征在于，包括： 获取目标设备的振动数据； 按照时间尺度从所述振动数据中确定所述目标设备的预测样本数据； 获取目标设备的历史振动数据；对所述历史振动数据进行数据预处理，得到样本支持向量；利用所述样本支持向量建立向量机模型，作为初始向量机模型；对所述初始向量机模型进行更新处理，得到支持向量机模型，包括：根据所述初始支持向量集合中初始支持向量的特征，从所述初始支持向量集合中重新选取支持向量；将重新选取的支持向量作为新的样本支持向量执行所述利用所述样本支持向量建立向量机模型的步骤，得到新的向量机模型，并将所述新的向量机模型添加至支持向量机模型集合；从所述支持向量机模型集合中选取支持向量机模型； 其中，在根据所述初始支持向量集合中初始支持向量的特征，从所述初始支持向量集合中重新选取支持向量之前，所述方法还包括：将所述历史振动数据输入至向量机模型，输出所述历史振动数据对应的分布特征；根据所述分布特征得到所述目标设备的状态参数；获取所述状态参数与所述历史振动数据的状态标签中记录的历史状态参数的参数差值；在所述参数差值未满足预设差值规则的情况下，从所述初始支持向量集合中删除所述样本支持向量； 将所述预测样本数据输入至支持向量机模型，输出所述预测样本数据对应的分布特征； 对所述分布特征进行异常检测，确定所述目标设备的异常指标； 在所述异常指标超出报警阈值的情况下，执行预警策略。

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