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龙图腾网获悉宁波东海集团有限公司;宁波东海智能计量有限公司申请的专利压力表异常状态自动分析系统及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：CN120333699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510828311.5，技术领域涉及：G01L27/00；该发明授权压力表异常状态自动分析系统及方法是由林森;袁景;袁品海;罗宇峰;陈会宝;陆剑峰;张丰划;袁霞萍;林将会设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本压力表异常状态自动分析系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种压力表异常状态自动分析系统及方法，其通过利用基于自编码器的协同模型，学习正常工况下实时流速值序列与实时压力值序列之间的协同模式，并据此由实时流速值序列推理出预期的实时压力值序列。通过计算实际实时压力值序列与推理实时压力值序列之间的残差，能够有效量化压力与流速协同关系的偏离程度。该残差序列及其时序特征，结合目标压力表自身的压力时序特征，共同输入至训练完成的异常状态诊断多分类器模型，从而实现对压力表异常状态的精准、鲁棒诊断，并有效区分是压力表自身故障还是系统工艺异常导致的压力变化。

本发明授权压力表异常状态自动分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种压力表异常状态自动分析方法，其特征在于，包括： 获取目标压力表的实时压力值序列； 获取由与目标压力表关联的流量计采集的实时流速值序列； 对实时压力值序列和实时流速值序列进行时间戳对齐以得到对齐后实时压力值序列和对齐后实时流速值序列； 对对齐后实时压力值序列进行个体信号特征提取以得到目标压力表压力时序特征向量，包括：对对齐后实时压力值序列进行基于LSTM的个体信号特征提取以得到目标压力表压力时序特征向量； 将对齐后实时流速值序列输入基于自编码器的协同模型以得到推理实时压力值序列； 计算推理实时压力值序列与实时压力值序列之间的压力-流速协同偏差特征，包括：计算推理实时压力值序列与实时压力值序列之间的残差以得到实时压力值残差序列；对实时压力值残差序列进行残差时序特征提取以得到压力-流速协同偏差特征向量作为压力-流速协同偏差特征； 并将压力-流速协同偏差特征和目标压力表压力时序特征输入训练完成的异常状态诊断多分类器模型以得到异常诊断结果，包括： 对压力-流速协同偏差特征向量和目标压力表压力时序特征向量进行多尺度联合渐进感知以得到目标压力表主体行为-协同行为时序联合编码向量，包括：分别对压力-流速协同偏差特征向量和目标压力表压力时序特征向量进行深度非线性变换以得到压力-流速协同偏差中层隐含特征编码向量、目标压力表压力中层时序隐含特征编码向量、压力-流速协同偏差深层隐含特征编码向量和目标压力表压力深层时序隐含特征编码向量；对压力-流速协同偏差特征向量和目标压力表压力时序特征向量进行多层级跨模态时序融合以得到目标压力表主体行为-协同行为低层级时序融合特征编码向量、目标压力表主体行为-协同行为中层级时序融合特征编码向量和目标压力表主体行为-协同行为深层级时序融合特征编码向量；对目标压力表主体行为-协同行为低层级时序融合特征编码向量、目标压力表主体行为-协同行为中层级时序融合特征编码向量和目标压力表主体行为-协同行为深层级时序融合特征编码向量进行目标压力表主体行为-协同行为多尺度渐进互补感知融合以得到目标压力表主体行为-协同行为时序联合编码向量； 基于目标压力表主体行为-协同行为时序联合编码向量，得到异常诊断结果。

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