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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于鲁棒时间序列建模的数据清洗与稳态检测方法和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：CN120354242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510837171.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于鲁棒时间序列建模的数据清洗与稳态检测方法和系统是由孙晓岩;张希龙;陶少辉;赵军;王希军;赵文英;夏力;项曙光设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于鲁棒时间序列建模的数据清洗与稳态检测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于鲁棒时间序列建模的数据清洗与稳态检测方法和系统，涉及时间序列分析和稳态检测技术领域，该方法包括获取目标时间序列数据；根据目标时间序列数据，构建线性趋势模型；对线性趋势模型进行鲁棒优化，得到鲁棒模型；对鲁棒模型进行非线性优化求解，确定鲁棒参数；根据鲁棒参数，判断目标时间序列数据是否处于稳态，得到初步的稳态检测结果；根据初步的稳态检测结果，采用数据清洗与机器学习模型结合的方法，确定最终的稳态检测结果。本申请提供的一种精度更高、鲁棒性更强、适应性更强的稳态检测方法，可以适应各种复杂的工业过程数据，能够有效提升稳态检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于鲁棒时间序列建模的数据清洗与稳态检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于鲁棒时间序列建模的数据清洗与稳态检测方法，其特征在于，所述基于鲁棒时间序列建模的数据清洗与稳态检测方法适用于各种目标时间序列数据的稳态检测，所述目标时间序列数据包括温度、流量和液位；所述基于鲁棒时间序列建模的数据清洗与稳态检测方法包括： 获取目标时间序列数据； 根据所述目标时间序列数据，构建线性趋势模型；所述线性趋势模型是指包括截距项、斜率项和随机误差项的线性模型； 对所述线性趋势模型进行鲁棒优化，得到鲁棒模型； 对所述鲁棒模型进行非线性优化求解，确定鲁棒参数；所述鲁棒参数包括截距项参数、斜率项参数和拟合y值； 根据所述鲁棒参数，判断所述目标时间序列数据是否处于稳态，得到初步的稳态检测结果； 根据所述初步的稳态检测结果，采用数据清洗与机器学习模型结合的方法，确定最终的稳态检测结果； 根据所述目标时间序列数据，构建线性趋势模型，具体包括： 采用滑动窗口方法，对所述目标时间序列数据进行分段，得到若干时间窗口； 基于每一所述时间窗口，分别构建线性趋势模型； 所述线性趋势模型的表达式为： ； 其中，为线性趋势模型的数据拟合值，表示零均值白噪声的过程，表示信号截距或基线水平，表示捕捉的线性趋势，为斜率，表示窗口内的相对时间索引； 根据所述鲁棒参数，判断所述目标时间序列数据是否处于稳态，得到初步的稳态检测结果，具体包括： 根据所述鲁棒参数，计算所述斜率项参数的t-检验统计量值； 根据所述斜率项参数的t-检验统计量值和临界阈值，判断所述目标时间序列数据是否处于稳态，得到初步的稳态检测结果；所述临界阈值为判断所述目标时间序列数据是否处于稳态的预设阈值； 根据所述斜率项参数的t-检验统计量值和临界阈值，判断所述目标时间序列数据是否处于稳态，得到初步的稳态检测结果，具体包括： 当＜时，判定所述目标时间序列数据处于稳态； 当≥时，判定所述目标时间序列数据处于非稳态； 其中，为斜率项参数的t-检验统计量值，表示取绝对值，为临界阈值。

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