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龙图腾网获悉重庆忽米网络科技有限公司申请的专利一种融合专家经验及智能算法的设备健康评估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：CN115203905B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210724695.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种融合专家经验及智能算法的设备健康评估方法是由巩书凯;陈虎;卢仁谦;向红先;李宏设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合专家经验及智能算法的设备健康评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及设备监控维护技术领域，具体涉及一种融合专家经验及智能算法的设备健康评估方法，包括以下步骤：S1、采集设备的信号数据，并由专家同步对设备的健康状态进行评估，并标注对应的标签数据；S2、对采集的信号数据进行预处理后进行计算分析，得到设备的状态参数；S3、对设备的状态参数进行处理和聚类，得到设备各状态的聚类中心，并根据设备各状态的聚类中心建立设备的状态矩阵；S4、对设备某个状态对应的聚类中心、状态参数及标签数据进行处理后，对预设的基础模型进行训练，得到设备该状态对应的初始的评估模型。本方法可以减少采集的数据量，同时可以对单台设备的健康状态进行准确的评估。

本发明授权一种融合专家经验及智能算法的设备健康评估方法在权利要求书中公布了：1.一种融合专家经验及智能算法的设备健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集设备的信号数据，并由专家同步对设备的健康状态进行评估，并标注对应的标签数据； S2、对采集的信号数据进行预处理后进行计算分析，得到设备的状态参数；所述状态参数包括时域状态参数、频域状态参数和时频域状态参数； S3、对设备的状态参数进行处理和聚类，得到设备各状态的聚类中心，并根据设备各状态的聚类中心建立设备的状态矩阵；所述状态包括满载状态和空载状态； S4、对设备某个状态对应的聚类中心、状态参数及标签数据进行处理后，对预设的基础模型进行训练，得到设备该状态对应的初始的评估模型；并重复该过程，直到分别得到设备所有状态的初始的评估模型； S5，采集设备实际运行时的信号数据并进行处理，得到设备的当前状态参数；根据当前状态参数及状态矩阵得到设备的当前状态后，调用当前状态对应的评估模型，结合设备的当前状态参数，对设备当前的健康状态进行评估； S6，对评估结果及装置的实际状态进行分析，若某状态的评估模型的评估结果为存在异常，或设备在该状态下实际出现异常，则由专家给出对应的标签数据后作为新的训练数据，对该状态对应的评估模型进行再次训练，得到该状态的训练更新后的评估模型； 其中，S3包括： S31、按时间顺序，将各时刻的状态参数组成向量的形式，并记为各时刻的状态向量； S32、对各时刻的状态向量进行无监督学习，采用K-Means算法聚类，得到设备运行时的各运行状态； S33、获取聚类结果中的各运行状态的聚类中心，组成设备的状态矩阵； S4包括： S41、计算设备某个状态下的各时刻的信号数据的状态向量与该状态的聚类中心的残差值，得到该状态的残差序列； S42、按照预设的滑动窗口，计算该状态的残差序列的标准差； S43、通过该状态的残差值、标准差以及对应的标签数据，对预设的基础模型进行训练，得到该状态的初始的评估模型； S44、重复S1-S43，直到分别得到设备所有状态的初始的评估模型； S5包括： S51、对实际采集的信号数据进行处理，得到当前的状态向量，根据当前的状态向量及状态矩阵，确定设备的当前状态； S51、根据当前的状态向量及对应的聚类中心，计算当前的状态向量的残差值，并得到当前的残差序列； S52、按照预设的滑动窗口，计算当前的残差序列的标准差； S53、调用当前状态对应的评估模型，并根据当前的残差值及标准差，对设备的当前健康状态进行评估。

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