浙江大学刘振宇获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于多阶时序特征融合的复杂装备运行状态预测方法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：CN120067961B 。
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：202411898068.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多阶时序特征融合的复杂装备运行状态预测方法是由刘振宇;史新民;裘辿;撒国栋;谭建荣设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多阶时序特征融合的复杂装备运行状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多阶时序特征融合的复杂装备运行状态预测方法。包括以下步骤：首先，对复杂装备的运行参数数据预处理后，获得时序数据集；然后计算时序数据集中各参数对应的多阶差分值序列，进而构建训练数据集；接着构建图‑时域融合网络，利用训练数据集对图‑时域融合网络进行训练后，获得多时序尺度的状态预测模型；最后，根据复杂装备的实际运行参数数据，利用多时序尺度的状态预测模型进行自适应时序窗口的状态预测，获得对应的运行状态预测结果。本发明提出的模型稳定且结构轻量化，能够在装备运行中在线进行时序预测，指导装备操作决策，确保复杂装备运行的稳定和安全。
本发明授权一种基于多阶时序特征融合的复杂装备运行状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多阶时序特征融合的复杂装备运行状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对复杂装备的运行参数数据预处理后，获得时序数据集； S2：计算时序数据集中各参数对应的多阶差分值序列，然后根据各时序数据间的相关性和物理先验知识建立图节点间的连接关系并记为邻接矩阵，并将每个单一时刻中所有参数对应的多阶差分值序列聚合后形成图节点特征，从而获得训练数据集； S3：构建图-时域融合网络，利用训练数据集对图-时域融合网络进行训练后，获得多时序尺度的状态预测模型； S4：根据复杂装备的实际运行参数数据，利用多时序尺度的状态预测模型进行自适应时序窗口的状态预测，获得对应的运行状态预测结果。
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