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龙图腾网获悉上海飞机制造有限公司申请的专利一种工业设备故障预测方法、装置、电子设备及存储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：CN115375039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211127600.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种工业设备故障预测方法、装置、电子设备及存储介质是由佘靖雯;何秀;陈智超;钱文洁;陈灵珊;郭会强;吴春龙;崔宁;李卅设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业设备故障预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业设备故障预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取工业设备运行过程中的故障数据和稳态数据；利用预先设置的朴素贝叶斯模型对所述故障数据和稳态数据进行处理，得到精度系数；其中，所述精度系数包括总体分类精度和Kappa系数；确定与所述精度系数相关联的故障先验概率和故障条件概率，并根据所述故障先验概率和故障条件概率计算得到工业设备发生故障的后验概率。本技术方案，能够及时发现设备潜在的故障风险，从而达到事前解决故障的效果，减少了维护成本，避免了经济的损失。

本发明授权一种工业设备故障预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业设备故障预测方法，其特征在于，包括： 获取工业设备运行过程中的故障数据和稳态数据； 利用预先设置的朴素贝叶斯模型对所述故障数据和稳态数据进行处理，得到精度系数；其中，所述精度系数包括总体分类精度和Kappa系数； 利用预先设置的朴素贝叶斯模型对所述故障数据和稳态数据进行处理，得到精度系数，包括： 根据所述故障数据和稳态数据，确定训练样本和测试样本； 利用预先设置的朴素贝叶斯模型对所述训练样本和测试样本进行处理，得到混淆矩阵；利用预先设置的朴素贝叶斯模型对所述训练样本和测试样本进行处理，得到混淆矩阵，包括：利用预先设置的朴素贝叶斯模型对所述训练样本进行处理，得到训练样本的先验概率和条件概率；基于所述测试样本、训练样本的先验概率和条件概率，计算得到测试样本的后验概率；将所述测试样本的后验概率与预先确定的真实后验概率进行比较，得到样本分类数据，并基于样本分类数据构建混淆矩阵； 按照预设设置的计算公式，对所述混淆矩阵中的样本分类数据进行计算，得到精度系数； 确定与所述精度系数相关联的故障先验概率和故障条件概率，并根据所述故障先验概率和故障条件概率计算得到工业设备发生故障的后验概率。

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