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龙图腾网获悉南京天溯自动化控制系统有限公司申请的专利基于长期累计数据的复杂计量传感器异常特征分析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：CN120832626B 。

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：202511332009.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于长期累计数据的复杂计量传感器异常特征分析方法是由钟文智;马如明;高希彬;蒋贻鑫;胡值彬;胡傲然设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长期累计数据的复杂计量传感器异常特征分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于长期累计数据的复杂计量传感器异常特征分析方法，涉及状态监测与故障预测技术领域，本发明通过对传感器长期累计数据进行时域、频域、时频域的多维度特征提取，能够全面捕捉数据的静态统计特性、动态频率特性以及非平稳信号中的瞬态变化，同时，构建双层长短期记忆网络结合注意力机制的模型，第一层LSTM学习数据片段内的短期时序依赖，第二层LSTM学习片段间的长期演化趋势，注意力机制聚焦关键时段，这种从特征提取到模型构建的深度融合，使得模型能够准确识别正常数据与异常数据的差异，从而实现对传感器异常的精准检测，在实际应用中，能够有效区分传感器正常波动与真实异常，为系统稳定运行提供可靠保障。

本发明授权基于长期累计数据的复杂计量传感器异常特征分析方法在权利要求书中公布了：1.基于长期累计数据的复杂计量传感器异常特征分析方法，其特征在于，该方法的具体步骤为： S100、对接入的传感器长期累计时序数据流，进行预处理，将连续数据流分割为多个数据片段； S200、对得到的每一个数据片段，并行执行多维度特征提取，包括时域特征提取、频域特征提取、时频域特征提取，将所有特征组合，构成高维特征向量[V1，V2，...，VT]，其中，元素Vt代表第t个数据片段的融合特征向量，同时记录每个数据片段对应的时间戳信息Tstamp＝[ts1，ts2，…，tsT]； S300、构建双层长短期记忆网络模型分别学习片段内短期依赖和片段间长期演化趋势，并引入注意力机制进行加权融合聚焦关键异常时段，输出深度状态特征向量C； S400、基于单分类支持向量机计算所述深度状态特征向量的异常分数，结合自适应阈值判定异常，采用SHAP值回溯分析原始特征与注意力权重的异常贡献度； S500、将S400中确认为正常的数据片段及其特征向量，补充到单分类支持向量机的训练样本集中，进行在线增量学习， 所述S300中，双层长短期记忆网络模型的第一层LSTM用于学习每个数据片段内高维特征向量的短期时序依赖关系，将高维特征向量Vt按时间步依次输入第一层LSTM网络，所述第一层LSTM网络的隐藏层神经元个数设为h1，对于每个时间步t，通过计算隐藏状态向量和细胞状态向量其中LSTM表示第一层LSTM的神经网络函数，所述隐藏状态向量包含截至当前时间步的数据片段内短期上下文信息，所述S300中，双层长短期记忆网络模型的第二层LSTM用于学习不同数据片段之间的长期演化趋势，通过将第一层LSTM输出的隐藏状态序列作为输入，设置第二层LSTM的隐藏层神经元个数为h，对于每个时间步t，通过计算隐藏状态向量和细胞状态向量第二层LSTM在每一个时间步t输出的是对系统长期运行状态的高级抽象表征，用于学习不同数据片段之间的长期演化模式。

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