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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于智能诊断的设备预警方法、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：CN120632647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511128684.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于智能诊断的设备预警方法、设备及介质是由张振宇;马龙宁;张韬;钟振杰;米继宗;高增林设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能诊断的设备预警方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于智能诊断的设备预警方法、设备及介质，属于设备监测预警的技术领域。方法包括：部署温度传感器网络至待检测设备，以获取原始温度时序数据；归一化原始温度时序数据，以生成归一化温度值；基于归一化温度值确定加权二阶梯度熵特征；构建端到端故障诊断模型；根据待检测设备的设备工况变化更新故障原型向量权重；确定置信度分数；将实时采集的温度数据输入训练后的端到端故障诊断模型，以获取故障概率分布；当置信度分数超过置信度阈值且故障概率高于预设概率阈值时预警。本申请通过上述方法实现了对非平稳温度数据的特征保留、复合故障的协同检测、多尺度建模以及动态适应性的优化的技术效果。

本发明授权一种基于智能诊断的设备预警方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于智能诊断的设备预警方法，其特征在于，所述方法包括： 部署高精度温度传感器网络至待检测设备的关键部件，以获取所述关键部件的原始温度时序数据，并通过预设的工业物联网网关发送至预设中央处理单元； 通过所述中央处理单元归一化所述原始温度时序数据，以生成归一化温度值； 基于所述归一化温度值确定加权二阶梯度熵特征； 构建端到端故障诊断模型；其中，所述端到端故障诊断模型的输入为归一化温度值和加权二阶梯度熵特征，通过所述端到端故障诊断模型的改进的长短期记忆网络层捕获长期依赖关系，通过多头时序注意力算法提取多尺度故障特征，所述多尺度故障特征经自适应特征融合层输出整合特征，所述整合特征通过全连接分类层输出故障概率分布； 根据所述待检测设备的设备工况变化更新故障原型向量权重； 根据所述端到端故障诊断模型中的特征偏离度、分类不确定性和梯度熵变化趋势确定置信度分数； 将实时采集的温度数据依次生成特征向量，输入训练后的端到端故障诊断模型，以获取故障概率分布； 当所述置信度分数超过置信度阈值且故障概率分布中故障概率持续高于预设概率阈值时发出预警； 所述改进的长短期记忆网络层的构建，具体包括： 计算所述归一化温度值在包含当前时间点的一个滑动窗口内的平均温度梯度值； 将所述平均温度梯度值的绝对值乘以一个预设的门控增强系数，生成梯度门控项； 将所述梯度门控项与遗忘门原有的输入项相加，以确定遗忘门输入； 对增强后的遗忘门输入应用sigmoid激活函数，确定遗忘门输出；其中，所述遗忘门输出决定了前一时刻细胞状态被保留的程度。

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