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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于多维时序特征调制的复杂装备故障预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：CN120123850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510607268.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于多维时序特征调制的复杂装备故障预测方法及系统是由刘兆伟;温浩男;张树立;赵鑫鑫;李腾江;阎维青;宋永超;单垚;刘志中设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维时序特征调制的复杂装备故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障预测技术领域，尤其是涉及一种基于多维时序特征调制的复杂装备故障预测方法及系统。方法，包括对获取的传感器数据进行预处理；利用预处理后的传感器数据进行初始特征提取；基于提取的初始特征进行多维时序特征编码和多尺度特征调制；对调制后的特征进行特征精炼和时序平滑；得到故障分类结果和维护建议。本发明通过数据预处理模块消除多维数据异构性、DTFE模块从多域提取全局特征显著提升了诊断精度、鲁棒性和实时性。

本发明授权一种基于多维时序特征调制的复杂装备故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维时序特征调制的复杂装备故障预测方法，其特征在于，包括： 获取传感器数据； 对获取的传感器数据进行预处理； 利用预处理后的传感器数据进行初始特征提取； 基于提取的初始特征进行多维时序特征编码和多尺度特征调制； 所述基于提取的初始特征进行多维时序特征编码和多尺度特征调制，包括分别基于时域池化、频域池化和统计域池化进行多维特征池化，并将得到的时域、频域和统计域特征通过特征拼接形成多维特征表；最后通过卷积压缩冗余信息降维，增强时序相关性，提升特征质量的同时降低计算负担，表示为： ， ， ， 其中，为拼接特征，维度为；为卷积，降维到128通道；为中间特征，维度；的卷积核大小k=3，输出通道数C=64，步幅为1，填充为1；为卷积输出，维度；为层归一化，防止梯度爆炸；为激活函数，引入非线性，Z为最终输出，维度； 所述基于提取的初始特征进行多维时序特征编码和多尺度特征调制，还包括通过多尺度卷积进一步提取多样化时序模式，增强对多样化故障模式的感知能力，得到不同时间尺度的特征；通过整合多尺度特征，形成统一的特征表示；最后通过频域注意力机制增强关键频率分量以及通过通道注意力机制突出关键传感器特征后，通过特征降维降低计算复杂度，以支持实时诊断； 对调制后的特征进行特征精炼和时序平滑； 得到故障分类结果和维护建议。

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