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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种磨辊故障预测方法、装置、设备及其存储介质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：CN116502080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211575915.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种磨辊故障预测方法、装置、设备及其存储介质是由黄海鹏;丁兆岚;张国秀设计研发完成，并于2022-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种磨辊故障预测方法、装置、设备及其存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种磨辊故障预测方法、装置、设备及其存储介质，包括：根据设备使用参数指标对MSE系统数据库内的数据进行筛选，生成待处理数据集；利用分段聚合近似算法对所述待处理数据集进行降维处理，生成降维数据；调用训练好的GBDT预测模型对所述降维数据进行处理，以生成预测结果；根据所述预测结果，输出预警信号。旨在解决现有技术中的磨辊故障预测方法存在无法处理一些特殊数据、不具有普适性、在实际使用过程中输出的预测结果会出现存在误差的情况，可能导致系统无法快速做出故障预警，进而造成磨辊受损的问题。

本发明授权一种磨辊故障预测方法、装置、设备及其存储介质在权利要求书中公布了：1.一种磨辊故障预测方法,其特征在于，包括： 根据设备使用参数指标对MSE系统数据库内的数据进行筛选，生成待处理数据集； 利用分段聚合近似算法对所述待处理数据集进行降维处理，生成降维数据； 调用训练好的GBDT预测模型对所述降维数据进行处理，以生成预测结果； 根据所述预测结果，输出预警信号； 根据设备使用参数指标对MSE系统数据库内的数据进行筛选，生成待处理数据集，具体为： 根据设备使用参数指标查询MES系统数据库中设备历史数据表中的磨辊部件参数信息，并将所述磨辊部件参数信息导出，生成磨辊参数文件； 过滤掉所述磨辊参数文件内为空值的数据，生成特征变量数据，其中，所述特征变量数据包括多个轴承温度值、以及多个压力值； 对所述特征变量数据进行均值处理，并设置与所述特征变量数据相应的故障分类标识，生成待处理数据集； 利用分段聚合近似算法对所述待处理数据集进行降维处理，生成降维数据，具体为： 根据公式对所述待处理数据集进行计算，生成降维数据，其中，m和n是常量，为压缩比，为降维后的辊轴承温度结果，为降维前的辊轴承温度结果。

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