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龙图腾网获悉东华大学;宜宾丝丽雅集团有限公司申请的专利一种大型薄膜蒸发器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：CN120596897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511079760.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种大型薄膜蒸发器故障预测方法及系统是由王凯;贺敏;唐晓斌;梁堂;颜梦设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大型薄膜蒸发器故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机电系统检测技术领域，尤其是一种大型薄膜蒸发器故障预测方法及系统，所述方法包括如下步骤：根据传感器建立数据采集阵列，获取大型薄膜蒸发器的数据片段；将所述数据片段进行数据预处理构建数据矩阵，并对所述数据矩阵进行归一化得到归一化数据；基于所述数据采集阵列建立指标数据，提取所述大型薄膜蒸发器的剩余寿命特征曲线，并建立剩余寿命特征模型；依据所述归一化数据和所述剩余寿命特征模型构建所述大型薄膜蒸发器的剩余寿命预测数据集，构建故障预测模型；利用故障预测模型得到所述大型薄膜蒸发器的故障预测结果，并基于所述故障预测结果进行显示与报警。本发明为大型薄膜蒸发器提供运维支持，实现对设备的预测性维护。

本发明授权一种大型薄膜蒸发器故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大型薄膜蒸发器故障预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 根据传感器建立数据采集阵列，依据所述数据采集阵列获取大型薄膜蒸发器的数据片段； 将所述数据片段进行数据预处理构建所述大型薄膜蒸发器的数据矩阵，并对所述数据矩阵进行归一化得到归一化数据； 基于所述数据采集阵列建立指标数据，提取所述大型薄膜蒸发器的剩余寿命特征曲线，并建立剩余寿命特征模型； 依据所述归一化数据和所述剩余寿命特征模型构建所述大型薄膜蒸发器的剩余寿命预测数据集，基于所述剩余寿命预测数据集构建故障预测模型； 利用故障预测模型得到所述大型薄膜蒸发器的故障预测结果，并基于所述故障预测结果进行显示与报警； 所述根据传感器建立数据采集阵列，依据所述数据采集阵列获取大型薄膜蒸发器的数据片段，包括： 根据振动传感器和温度传感器建立所述数据采集阵列； 基于所述振动传感器采集所述大型薄膜蒸发器的加速度信号； 依据所述温度传感器得到所述大型薄膜蒸发器的温度信号； 结合所述加速度信号和所述温度信号构建所述数据片段； 所述将所述数据片段进行数据预处理构建所述大型薄膜蒸发器的数据矩阵，并对所述数据矩阵进行归一化得到归一化数据，包括： 对所述数据片段进行时域分析，以提取所述数据片段的均方根和峭度； 将所述数据片段从时域转换到频域，并对所述数据片段进行频域分析得到所述数据片段的频率重心和频率均值； 结合所述均方根、所述峭度、所述频率重心和所述频率均值构建所述数据矩阵； 利用归一化方法对所述数据矩阵进行归一化得到所述归一化数据； 所述基于所述数据采集阵列建立指标数据，提取所述大型薄膜蒸发器的剩余寿命特征曲线，并建立剩余寿命特征模型，包括： 基于所述数据采集阵列得到传感器采集数据，依据所述传感器采集数据建立所述指标数据，并提取所述剩余寿命特征曲线； 采用改型伽马函数对所述剩余寿命特征曲线进行拟合，并利用百分比形式对所述剩余寿命特征曲线进行表示，以建立所述剩余寿命特征模型； 所述利用百分比形式对所述剩余寿命特征曲线进行表示，以建立所述剩余寿命特征模型，包括： 其中，为大型薄膜蒸发器的预估剩余寿命百分比，为权重函数，为可调参数，为振动数据的系统时间，为自然对数的底数，为归一化分母。

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