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龙图腾网获悉山东美蓝环保科技有限公司申请的专利一种监测过滤器失效故障点的分析判断方法、设备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：CN119691546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411736906.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种监测过滤器失效故障点的分析判断方法、设备介质是由侯现亮;耿子钧;廖全玲;吴锋设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种监测过滤器失效故障点的分析判断方法、设备介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种监测过滤器失效故障点的分析判断方法、设备及介质，属于过滤器检测技术领域，解决过滤器进行故障排查时需要逐一排查多个滤筒，以致耗时费力的问题。获取待测多滤筒过滤器在不同滤筒出现故障的情况下，分别对应的气体输出端数据样本；对气体输出端数据样本进行特征数据提取，基于提取的特征数据构建不同滤筒故障时分别对应的第一特征数据矩阵集；通过神经网络图得到不同滤筒故障时分别对应的第一特征数据矩阵集分布关联关系；对第一特征数据矩阵集进行数据增强处理，得到不同滤筒故障时分别对应的第二特征数据矩阵集；基于第二特征数据矩阵集构建故障点检测模型，以对多滤筒过滤器进行故障点检测。

本发明授权一种监测过滤器失效故障点的分析判断方法、设备介质在权利要求书中公布了：1.一种监测过滤器失效故障点的分析判断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待测多滤筒过滤器在不同滤筒出现故障的情况下，分别对应的气体输出端数据样本；其中，所述气体输出端间隔均匀的设置有多个气体检测装置；多个所述气体检测装置分别对应检测不同的滤筒区域； 对所述气体输出端数据样本进行特征数据提取，基于提取的所述特征数据构建不同滤筒故障时分别对应的第一特征数据矩阵集； 将所述第一特征数据矩阵集输入神经网络图，通过所述神经网络图得到不同滤筒故障时分别对应的第一特征数据矩阵集分布关联关系； 基于所述第一特征数据矩阵集分布关联关系，对所述第一特征数据矩阵集进行数据增强处理，得到不同滤筒故障时分别对应的第二特征数据矩阵集； 基于所述第二特征数据矩阵集构建故障点检测模型，以基于所述故障点检测模型与当前获取到的气体输出端数据，对所述多滤筒过滤器进行故障点检测； 将所述第一特征数据矩阵集输入神经网络图，通过所述神经网络图得到不同滤筒故障时分别对应的第一特征数据矩阵集分布关联关系，具体包括： 将第一时间段对应的所述第一特征数据矩阵集输入图神经网络； 在所述图神经网络中，确定出第一时间段对应的各预置滤筒关键点之间的气体浓度差值；其中，所述预置滤筒关键点均匀设置于所述图神经网络中，所述预置滤筒关键点的位置与各滤筒实际位置相关； 将下一时间段对应的第一特征数据矩阵集输入所述图神经网络； 在所述图神经网络中，确定出下一时间段对应的各预置滤筒关键点之间的气体浓度差值； 直至按照所述气体输出端数据样本提取时间先后顺序，将所述第一特征数据矩阵集均输入所述图神经网络，获取多个时间段分别对应的气体浓度差值； 基于所述气体浓度差值确定关键点关系得分，基于所述多个时间段分别对应的气体浓度差值与所述关键点关系得分的变化情况，确定出不同滤筒故障时分别对应的第一特征数据矩阵集分布关联关系； 基于所述多个时间段分别对应的气体浓度差值与所述关键点关系得分的变化情况，确定出不同滤筒故障时分别对应的第一特征数据矩阵集分布关联关系，具体包括： 确定出各所述预置滤筒关键点之间的节点距离，基于所述节点距离得到第一节点分数； 根据各所述预置滤筒关键点之间的气体浓度差值，确定出第二节点分数； 基于所述第一节点分数与所述第二节点分数，得到所述关键点关系得分； 基于多个时间段分别对应的气体浓度差值，构建各预置滤筒关键点之间的气体浓度变化曲线；以及 基于多个时间段分别对应的关键点关系得分，构建各预置滤筒关键点之间的关键点关系得分变化曲线； 基于所述气体浓度变化曲线与所述关系得分变化曲线，确定出不同滤筒故障时分别对应的第一特征数据矩阵集分布关联关系。

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山东美蓝环保科技有限公司，其通讯地址为：250300 山东省济南市长清区平安街道办事处经十西路11889号201室；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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