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龙图腾网获悉南通金芸流体设备有限公司申请的专利液阀压铸产线的异常预警方法、设备及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：CN120894900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511403596.4，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权液阀压铸产线的异常预警方法、设备及介质是由季刚设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本液阀压铸产线的异常预警方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了液阀压铸产线的异常预警方法、设备及介质，涉及数据处理技术领域。所述方法包括：采集消防液阀的铝合金压铸产线信息，获得E个液阀压铸产线；根据产线传感监测模块，获得E个压铸产线监测数据集；提取第e压铸产线监测数据集；对第e压铸产线监测数据集进行重构优化，获得第e优化压铸产线监测数据集；第e优化压铸产线监测数据集进行深度异常检测，获得第e压铸产线异常系数；根据液阀压铸产线分级预警模块，对第e液阀压铸产线进行异常预警。解决了现有技术中消防液阀产线监测数据不准确导致难以准确判断产线运行状态，从而无法及时预警潜在故障的技术问题，达到了提高消防液阀生产稳定性和安全性的技术效果。

本发明授权液阀压铸产线的异常预警方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.液阀压铸产线的异常预警方法，其特征在于，所述方法包括： 采集消防液阀的铝合金压铸产线信息，获得E个液阀压铸产线，其中，每个液阀压铸产线对应一个液阀铝合金压铸节点，其中，E为大于1的正整数； 根据产线传感监测模块，获得所述E个液阀压铸产线对应的E个压铸产线监测数据集； 根据所述E个压铸产线监测数据集，提取第e液阀压铸产线对应的第e压铸产线监测数据集，其中，e为正整数，1≤e≤E； 根据预处理损失函数和传感监测补偿模型对所述第e压铸产线监测数据集进行重构优化，获得第e优化压铸产线监测数据集； 根据压铸产线异常检测模块对所述第e优化压铸产线监测数据集进行深度异常检测，获得第e压铸产线异常系数； 根据液阀压铸产线分级预警模块，结合所述第e压铸产线异常系数对所述第e液阀压铸产线进行异常预警； 其中，根据预处理损失函数和传感监测补偿模型对所述第e压铸产线监测数据集进行重构优化，获得第e优化压铸产线监测数据集，包括： 根据所述预处理损失函数对所述第e压铸产线监测数据集进行预处理，获得第e重构压铸产线监测数据集； 根据所述传感监测补偿模型对所述第e重构压铸产线监测数据集进行传感监测校正，生成所述第e优化压铸产线监测数据集； 其中，所述预处理损失函数为： ； 其中，n表征当前数据样本的下标，N表征数据样本的总数量，表征所述第e压铸产线监测数据集，表征所述第e重构压铸产线监测数据集，表征所述第e压铸产线监测数据集和所述第e重构压铸产线监测数据集的所述预处理损失函数，以趋于0为约束对所述第e压铸产线监测数据集进行预处理，得到所述第e重构压铸产线监测数据集，为所述第e压铸产线监测数据集和所述第e重构压铸产线监测数据集的特征相似性，为所述第e压铸产线监测数据集和所述第e重构压铸产线监测数据集的实时相似度，为第e压铸产线监测数据集和所述第e重构压铸产线监测数据集的预设相似度； 其中，根据压铸产线异常检测模块对所述第e优化压铸产线监测数据集进行深度异常检测，获得第e压铸产线异常系数，包括： 所述压铸产线异常检测模块包括监测回溯模块和压铸产线异常评估模块； 基于所述监测回溯模块，根据所述第e优化压铸产线监测数据集，计算第e压铸产线异常检测矩阵； 激活所述压铸产线异常评估模块内的第e压铸产线异常评估单元，其中，所述压铸产线异常评估模块包括所述E个液阀压铸产线对应的E个压铸产线异常评估单元； 将所述第e压铸产线异常检测矩阵输入所述第e压铸产线异常评估单元，输出J个第e压铸产线异常评估系数，其中，所述第e压铸产线异常评估单元包括所述第e液阀压铸产线对应的J个第e压铸产线异常评估模型，J为大于1的正整数； 计算所述J个第e压铸产线异常评估系数的集中值，生成所述第e压铸产线异常系数。

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