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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于多维传感数据的工业系统生产异常检测与诊断方法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：CN114841250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202210375778.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于多维传感数据的工业系统生产异常检测与诊断方法是由吕明琪;周丹;朱添田;陈铁明设计研发完成，并于2022-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维传感数据的工业系统生产异常检测与诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多维传感数据的工业系统生产异常检测与诊断方法，包括：对多维传感数据样本进行预处理，并采用滑动窗口将预处理后的多维传感数据样本划分为若干个子样本；采用自动编码机，以无监督训练方式基于正常子样本训练得到异常检测模型；根据异常检测模型训练分类模型；基于异常检测模型和分类模型对工业系统生产异常进行实时检测与诊断。本发明解决了当前以黑盒模型针对多维传感数据异常检测的情况下难以进行异常诊断的问题。

本发明授权基于多维传感数据的工业系统生产异常检测与诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维传感数据的工业系统生产异常检测与诊断方法，其特征在于，所述基于多维传感数据的工业系统生产异常检测与诊断方法，包括： S1、对多维传感数据样本进行预处理，并采用滑动窗口将预处理后的多维传感数据样本划分为若干个子样本，所述子样本包含正常子样本和异常子样本；给定多维传感数据样本s∈RN×T，s为一个二维矩阵，其中N为s的特征维度，即工业系统中所包含的设备个数，T为s的数据时长，即传感器的采样点个数；使用窗口大小为W的滑动窗口对多维传感数据样本s进行划分，得到连续的M个子样本ss∈RN×W； S2、采用自动编码机，以无监督训练方式基于正常子样本训练得到异常检测模型； S3、根据异常检测模型训练分类模型，包括： 步骤31、利用异常检测模型对含有正常子样本和异常子样本的子样本进行检测，并根据检测结果对子样本添加标记，得到有标注子样本集； 步骤32、假定F为N个特征的集合，根据特征的组合每次取集合F中的n个特征得到2N-1个特征子集S，n＝1,2,…,N，根据每个特征子集从有标注子样本集中生成一个仅包含特征子集中的特征的训练子集，在每个训练子集上采用XGBoost分类器以有监督的方式训练一个分类模型，共得到2N-1个分类模型； S4、基于异常检测模型和分类模型对工业系统生产异常进行实时检测与诊断，包括： 获取待检测的实时子样本，若异常检测模型对实时子样本的检测结果为正常子样本则结束；否则利用分类模型根据实时子样本依次计算N个特征维度中每个特征维度对应的特征置信度，并根据特征置信度诊断异常特征，即定位工业系统中的异常设备。

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