國機傳感科技有限公司;沈陽儀表科學研究院有限公司韓策獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉國機傳感科技有限公司;沈陽儀表科學研究院有限公司申請的專利大型模鍛壓機異常檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120316688B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510795532.7，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權大型模鍛壓機異常檢測方法是由韓策;袁峰;常偉;趙喆;閆鳴旭;譚吉鋒;張凱設計研發完成，并于2025-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。
本大型模鍛壓機異常檢測方法在說明書摘要公布了：本申請涉及模鍛壓機異常檢測領域，具體涉及一種大型模鍛壓機異常檢測方法，步驟包括：采集模鍛壓機的多維時間序列訓練數據，對齊時間戳并處理缺失值；通過滑動窗口將訓練數據分割為多個片段，并將模鍛壓機運行階段劃分為五類；對數據片段進行標簽化處理，計算皮爾遜相關系數矩陣，生成對應的相關性閾值矩陣；基于訓練數據訓練神經網絡分類模型；實時采集模鍛壓機的檢測數據，判斷當前運行階段；根據當前運行階段選擇、計算并對比相關性閾值矩陣和實時相關系數矩陣；若實時相關系數低于相關性閾值矩陣系數，則觸發異常預警。本申請通過對不同階段下的傳感器相關性，分別進行異常檢測，從而提高相關性算法異常檢測的準確度，降低誤報和漏報率。
本發明授權大型模鍛壓機異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種大型模鍛壓機異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 采集模鍛壓機的傳感器數據，作為多維時間序列訓練數據，對齊時間戳并處理缺失值； 通過滑動窗口將所述訓練數據分割為多個片段，并將所述模鍛壓機的運行階段劃分為五類； 對每個所述運行階段的數據片段進行標簽化處理，計算每個所述運行階段的傳感器變量間的皮爾遜相關系數矩陣，生成每個所述運行階段對應的相關性閾值矩陣； 基于所述訓練數據訓練神經網絡分類模型； 實時采集所述模鍛壓機的檢測數據，并通過所述神經網絡分類模型判斷當前運行階段； 根據所述當前運行階段選擇對應的相關性閾值矩陣，并計算所述檢測數據的實時相關系數矩陣； 對比所述實時相關系數矩陣與所述相關性閾值矩陣，若所述實時相關系數矩陣中元素絕對值低于所述相關性閾值矩陣中對應位置的元素絕對值，且達到異常預警觸發條件時，則觸發異常預警。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國機傳感科技有限公司;沈陽儀表科學研究院有限公司，其通訊地址為：110043 遼寧省沈陽市大東區北海街242號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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