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龙图腾网获悉中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所申请的专利基于分布式实验设备的远程维护方法以及相关设备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：CN119887162B 。

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：202411913626.1，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于分布式实验设备的远程维护方法以及相关设备是由刘璐;高洪波;关孜娉;杨志永;李珂好;袁野设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式实验设备的远程维护方法以及相关设备在说明书摘要公布了：本申请属于数据处理领域，尤其涉及一种基于分布式实验设备的远程维护方法以及相关设备，该方法包括：响应于对分布式实验设备管控系统的监测指令，获取分布式实验设备管控系统中目标设备的设备运行数据；将设备运行数据输入故障智能诊断模型中执行对目标设备的异常模式识别，以获得目标设备匹配的潜在异常模式；基于潜在异常模式，确定分布式实验设备管控系统的设备流转控制信息；基于设备流转控制信息生成目标设备的异常告警信息，并发送给远程客户端侧的用户；响应于针对异常告警信息反馈的远程维护指令，对目标设备执行与远程维护指令匹配的远程维护操作。能够提高分布式实验设备的远程维护效率，降低系统运行风险，增强系统的稳定性和可靠性。

本发明授权基于分布式实验设备的远程维护方法以及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式实验设备的远程维护方法，其特征在于，应用于分布式实验设备管控系统，所述分布式实验设备管控系统用于运行和管理实验设备，所述实验设备包括不同类型设备；所述方法包括： 响应于对所述分布式实验设备管控系统的监测指令，获取所述分布式实验设备管控系统中目标设备的设备运行数据； 将所述设备运行数据输入故障智能诊断模型中执行对目标设备的异常模式识别，以获得目标设备匹配的潜在异常模式，所述故障智能诊断模型至少包括以下结构：数据预处理层、故障特征提取层、自适应调控层、异常模式识别层； 基于所述潜在异常模式，确定所述分布式实验设备管控系统的设备流转控制信息； 基于所述设备流转控制信息生成目标设备的异常告警信息，并发送给远程客户端侧的用户； 响应于针对所述异常告警信息反馈的远程维护指令，对目标设备执行与所述远程维护指令匹配的远程维护操作； 所述响应于对所述分布式实验设备管控系统的监测指令，获取所述分布式实验设备管控系统中目标设备的设备运行数据，包括： 获取所述分布式实验设备管控系统中目标设备匹配的实验任务；其中，不同类型设备匹配的实验任务具有不同任务需求； 基于目标设备的任务需求，通过动态管控模型构建目标设备对应的设备远程管控任务；其中，所述设备远程管控任务用于辅助目标设备实现实验任务；所述动态管控模型至少包括以下结构：特征识别层、特征融合层、动态构建层； 向所述分布式实验设备管控系统中的目标设备同步所述设备远程管控任务，并接收目标设备响应于所述设备远程管控任务生成的监测指令； 基于所述监测指令，实时采集目标设备在实验任务执行过程中的设备运行数据； 通过自适应调控层，根据实时监测的设备状态和环境变化，动态调整异常模式识别层的模型参数和运行策略，以适应不同的设备工作条件以及对应的故障模式，包括： 采用探针检测单元，对设备状态数据和环境变化数据进行风险探针识别，以得到识别结果； 若设备状态数据和或环境变化数据中存在第一风险探针，则调整模型学习率，以保证异常模式识别层学习到潜在异常模式的速度；第一风险探针用于指示在处理某些故障模式时遇到收敛速度不符合设定阈值的现象；第一风险探针所对应的检测维度以及检测数值由目标设备类型决定； 若设备状态数据和或环境变化数据中存在第二风险探针，则增加或减少隐藏层节点数，以适应异常模式识别层学习到的新增的潜在异常模式；第二风险探针所对应的检测维度以及检测数值由新增的潜在异常模式决定； 若设备状态数据和或环境变化数据中存在第三风险探针，则动态调整迭代次数，以提高异常模式识别层的鲁棒性；第三风险探针所对应的检测维度以及检测数值由异常模式识别层的鲁棒性检测结果决定； 通过异常模式识别层，基于自适应识别策略对故障分析特征进行模式识别，以获得目标设备的潜在异常模式信息，包括： 计算所述故障分析特征中各个特征点的概率分布预测值； 基于概率分布预测值，生成各个特征点以及各自与周围特征点之间的概率分布预测图谱； 将各个特征点以及各自与周围特征点之间的概率分布预测图谱进行三维空间堆叠，以组成所述故障分析特征的空间概率分布预测网络； 采用与目标设备所属类型匹配的自适应识别策略，对所述故障分析特征的空间概率分布预测网络进行自适应检测，以获得所述故障分析特征中潜在异常模式的候选概率预测值；其中，空间概率分布预测网络的特征点分布形态与潜在异常模式类型的对应关系，由自适应识别策略中预先输入的映射网络表决定； 对潜在异常模式的候选概率预测值进行综合决策，以获得目标设备匹配的潜在异常模式。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所，其通讯地址为：610091 四川省成都市青羊区日月大道1610号成都飞机设计研究所计划发展部；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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