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龙图腾网获悉和尘自仪(嘉兴)科技有限公司申请的专利一种基于自动工况标定与多维信号分析的设备状态监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：CN120668219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511165027.0，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权一种基于自动工况标定与多维信号分析的设备状态监测方法及系统是由解光耀;王大林;万欣辉设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自动工况标定与多维信号分析的设备状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备状态监测的技术领域，尤其涉及一种基于自动工况标定与多维信号分析的设备状态监测方法及系统，包括：本发明通过自动工况标定、多维信号精准分析、动态异常诊断与智能交互反馈技术的结合，实现了设备运行状态从标定到诊断再到异常响应的全链路自动化闭环监测，显著提高了设备状态监测过程的实时性、精准性和智能化水平，解决了现有技术中存在的工况识别不准、特征分析维度单一和异常状态识别不灵敏的问题，切实提高了设备运行可靠性，降低了故障风险和维护成本。

本发明授权一种基于自动工况标定与多维信号分析的设备状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自动工况标定与多维信号分析的设备状态监测方法，其特征在于，包括： 在设备安装阶段，采集运行参数，基于异常值剔除与均值计算建立工况基准向量；所述工况基准向量的构建方法，包括： 在标定时间窗口内分别采集电流、转速和功率的原始样本序列； 对每一类样本应用四分位数间距异常值剔除机制，利用可调系数1.5～3过滤离群点； 对剔除后的样本计算均值，分别得到停机工况和运行工况的参数基准值，即为所述工况基准向量； 所述工况基准向量的数学表达公式为： 其中，、、分别是电流、转速和功率的均值，用于构成工况基准向量； 在设备运行阶段，获取实时运行参数并与所述工况基准向量比对，生成综合偏差度量，并通过连续性判定策略确定当前工况标签；所述连续性判定策略，包括： 建立长度为60个采样点的先进先出缓冲区，实时更新偏差判定结果； 统计所述缓冲区内偏差超限的样本数量； 当超限样本累计达到15点时，确认工况确已切换并立即更新工况标签； 当超限样本少于15点时，则为正常波动，保持原工况标签不变； 定义带权重的综合偏差度量为： 其中，、、分别表示当前电流、转速、功率与其参考值的相对偏差，、、为对应权重； 基于所述工况标签，调用对应的信号分析模型，提取频谱特征、轴心轨迹特征及运行参数数值特征；所述轴心轨迹特征的获取方法，包括： 通过两路正交位移传感器同步采集转子X、Y方向位移数据，形成平面轨迹； 对多个完整转子周期的轨迹序列进行时间对齐与坐标归一化处理，以排除转速波动影响； 计算各归一化轨迹的平均曲线作为标准参考轨迹，即为所述轴心轨迹形状特征； 对实时运行参数提取均值、波动性与趋势斜率的数值特征，包括： 为每一项实时运行参数建立长度可配置的滑动观测窗口，用于收集该窗口内的连续采样值； 在所述观测窗口内对采样值求平均值，获得该参数在当前窗口的即时均值，用以表征稳态水平； 在同一窗口内计算采样值的标准差，将该标准差作为参数波动性指标，用以衡量短期离散度； 采用最小二乘法对窗口内采样值随时间变化曲线进行一次线性拟合，其拟合直线斜率即为趋势斜率，用以反映参数升降趋势； 将上述得到的均值、波动性和趋势斜率合并，形成当前时刻的数值特征向量；将获取的多维特征与预设阈值进行比对，判断设备状态是否异常，并生成报警信息；将所述工况标签、特征曲线、异常类别及报警记录以可视化方式输出，并支持基于大语言模型的问答交互。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人和尘自仪(嘉兴)科技有限公司，其通讯地址为：314500 浙江省嘉兴市桐乡市高桥街道(开发区)发展大道133号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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