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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于动态漂移感知与扩散增强的工业故障检测方法及系统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：CN120995184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511535580.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于动态漂移感知与扩散增强的工业故障检测方法及系统是由单垚;刘兆伟;杨利成;王莹洁;宋永超;姜岸佐;王鹏;侯文涵设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态漂移感知与扩散增强的工业故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障检测技术领域，尤其是涉及一种基于动态漂移感知与扩散增强的工业故障检测方法及系统。方法包括构建无监督故障检测DDA‑DE模型，其中，利用动态漂移感知DDA处理工业数据流以建立统计分布基线和漂移阈值；利用扩散增强异常检测DE确定初始模型参数与异常阈值；基于扩散策略对无监督故障检测模型进行概念漂移的鲁棒性增强；本发明所提出的基于工业增强的马氏距离实时漂移感知算法能够更高效检测出概念漂移现象，漂移感知算法和故障检测分类器并行的设计实现数据漂移与异常事件的协同检测。

本发明授权一种基于动态漂移感知与扩散增强的工业故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态漂移感知与扩散增强的工业故障检测方法，其特征在于，包括： 获取工业流数据，其中，工业流数据包括设备振动频谱和温度波动； 构建无监督故障检测DDA-DE模型，其中，利用动态漂移感知DDA处理工业数据流以建立统计分布基线和漂移阈值，具体为，利用DDA从历史数据中提取统计描述符，通过计算基线分布参数包括特征向量的均值向量和协方差矩阵，来实现实时距离计算，从而持续更新漂移阈值；并通过增量计算实现均值与协方差矩阵的渐进更新； 利用扩散增强异常检测DE确定初始模型参数与异常阈值，具体为，利用训练阶段得到的统计特征，对新到达的时间序列进行动态对比分析，其中，首先基于历史正常数据计算出稳定的统计数据和阈值，用于描绘了系统在健康状态下的稳定模式，当新的时间窗口到来时，通过相同的距离计算流程，计算窗口与历史分布之间的工业增强马氏距离，通过引入针对工业系统特性的加权与鲁棒调整，对故障波动和轻微噪声具备容忍度；在计算出距离值之后，将与设定的阈值进行比较，若距离值超过设定阈值，即，则说明当前时间窗口与历史正常分布的偏差显著，表明系统行为可能发生统计漂移或状态突变，若，则说明当前窗口的特征仍在历史分布范围内； 基于扩散策略对无监督故障检测模型进行概念漂移的鲁棒性增强；通过建立基于概念漂移与异常事件本质差异的双分支检测架构，用于保留数据内部的特征关联性，包括漂移检测模块和故障检测模块，其中，漂移检测模块采用基于滑动窗口的协变量偏移量化模型，通过引入工业增强型马氏距离度量，实时动态追踪特征空间分布变化；故障检测模块则整合扩散增强策略，通过多尺度特征传播机制增强分布偏移鲁棒性，同时借助信息瓶颈约束抑制噪声干扰，基于两支检测结果进行模型参数动态校准，并通过自适应阈值调节机制优化故障检测阈值； 对构建的无监督故障检测DDA-DE模型进行模型优化； 利用优化后的模型进行故障检测。

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