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龙图腾网获悉山东艾蓝智能科技有限公司;潍坊工程职业学院申请的专利一种流量表异常行为监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：CN120232500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202510593673.0，技术领域涉及：G01F25/10；该发明授权一种流量表异常行为监测方法及系统是由张在珍;蒋翠;张媛媛;石娜娜;刘鸿昌;牟林朋;徐作刚设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流量表异常行为监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种流量表异常行为监测方法及系统，方法包括流量表异常状态描述、初步控制输入、未知动态逼近、自适应参数更新律、最终控制输入和流量表异常行为监测。本发明属于数据处理领域，具体是指一种流量表异常行为监测方法及系统，本方案通过初步控制输入设计，利用自适应切换控制增益补偿未知扰动，使用逻辑系统逼近流量表由于温度变化和介质波动因素引起的未知非线性动态，进而提升异常监测的精度；采用在线自适应更新模糊逼近器参数，结合融合系数设定融合更新机制，实现对流量表正常与异常状态下动态特性的持续学习；引入自适应动态异常门限机制，动态调整异常门限，避免固定阈值带来的误报及漏报问题。

本发明授权一种流量表异常行为监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种流量表异常行为监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：流量表异常状态描述； 步骤S2：初步控制输入； 步骤S3：未知动态逼近； 步骤S4：自适应参数更新律； 步骤S5：最终控制输入； 步骤S6：流量表异常行为监测； 在步骤S1中，所述流量表异常状态描述是定义跟踪误差et为et=xt-yt；其中，xt是流量表实际采集的流量信号；t是采样时间；yt是理想参考信号；利用采集的流量数据与参考信号之间的误差，引入两个状态误差分量和，分别取误差及误差导数；构造滑模面，用于描述综合偏差情况，表示为：；其中，和是设计系数； 在步骤S2中，所述初步控制输入设计为：；其中，是分数阶导数，用于捕捉流量表记忆效应；和分别代表流量表实际动态与参考动态中的未知非线性部分，x是流量数据；sgn·是符号函数，作用为到达控制；是切换控制增益；设定；是t-1采样时的切换控制增益；和分别是增益提升系数和衰减系数； 在步骤S3中，所述未知动态逼近是使用逻辑系统逼近未知函数；用统一参数向量和表示流量表的不确定动态，定义为：；；其中，、、和是高斯隶属函数构造的基函数，和是对流量表实际动态逼近，和是对参考信号动态逼近，、、和是对应基函数的参数向量；T是转置操作； 在步骤S4中，所述自适应参数更新律是通过在线自适应更新模糊逼近器参数，引入融合系数设定融合更新机制；自适应更新律表示为：；；其中，nx和ny是依据流量数据构造的模糊隶属函数；、、和是正调节增益参数；y是流量表在正常工作条件下的理想输出； 在步骤S5中，所述最终控制输入是采用模糊规则生成平滑切换控制信号，定义到达控制部分为：；将等效控制和到达控制相结合，最终控制输入表示为：；其中，是归一化参数； 在步骤S6中，所述流量表异常行为监测是预先设定基础异常阈值，引入自适应动态异常门限，表示为：；当，判定流量表存在异常行为，对相关人员进行预警；其中，是t时刻的异常门限；是调整系数；TR是滑动窗口时长；是窗口内均值；是积分变量。

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