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龙图腾网获悉江苏卓玉智能科技有限公司申请的专利结合分级参数分析的异常识别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：CN121009451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511505159.3，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权结合分级参数分析的异常识别方法及系统是由梅力;胡冬云;胡朗设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合分级参数分析的异常识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了结合分级参数分析的异常识别方法及系统，涉及故障检测技术领域，该方法包括：提取目标半导体设备的故障检测信息；在故障记录数据库中进行检索，确定第一子事件集合；进行关键参数提取，获得第一子事件关键参数值序列集合；进行参数波动时长整合分析，获得第一参数波动时长；进行关联设备提取，获得K个二级故障部件集合；获得K个二级运行参数集合；获得异常部件集合和异常检测项集合；进行目标半导体设备的潜在故障检测。解决了现有半导体设备故障检测存在的难以准确预测和定位复杂结构的半导体设备潜在的故障源以及检测效率较低的技术问题，达到了提高半导体设备故障检测效率及准确性的技术效果。

本发明授权结合分级参数分析的异常识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.结合分级参数分析的异常识别方法，其特征在于，所述方法包括： 提取目标半导体设备的故障检测信息，其中，所述故障检测信息包括故障发生时间点、故障事件和K个一级故障部件； 基于所述故障事件在故障记录数据库中进行检索，确定第一子事件集合； 分别对所述第一子事件集合进行关键参数提取，获得第一子事件关键参数值序列集合； 遍历所述第一子事件关键参数值序列集合进行参数波动时长整合分析，获得第一参数波动时长； 以所述K个一级故障部件为索引，对所述目标半导体设备进行关联设备提取，获得K个二级故障部件集合； 基于所述第一参数波动时长和所述故障发生时间点，对所述K个二级故障部件集合进行运行参数提取，获得K个二级运行参数集合； 对所述K个二级运行参数集合进行参数异常趋势识别，获得异常部件集合和异常检测项集合； 根据所述异常部件集合和所述异常检测项集合进行所述目标半导体设备的潜在故障检测； 所述的结合分级参数分析的异常识别方法，包括： 基于所述第一子事件关键参数值序列集合构建第一参数变化曲线集合，其中，所述第一参数变化曲线集合中曲线的横坐标轴为时间，纵坐标轴为关键参数值； 按照预设参数宽容阈值集合分别对所述第一参数变化曲线集合进行划分，获得第一参数异常时段簇，其中，所述第一参数异常时段簇包括多个第一参数异常时段集合，每个第一参数异常时段集合对应一条第一参数变化曲线； 对所述第一参数异常时段簇进行参数波动时长整合分析，确定所述第一参数波动时长； 所述的结合分级参数分析的异常识别方法，包括： 对多个第一参数异常时段集合进行时段大小统计，获得多个第一参数异常时间长度集合； 分别对所述多个第一参数异常时间长度集合进行均值计算，获得多个第一参数异常时间均值； 以所述多个第一参数异常时间均值的众数为起点，在所述多个第一参数异常时间均值中进行离散清洗，获得目标第一参数异常时间均值集合； 对所述目标第一参数异常时间均值集合，按照到所述起点的距离大小进行加权计算，生成所述第一参数波动时长； 所述对所述K个二级运行参数集合进行参数异常趋势识别，获得异常部件集合和异常检测项集合，包括： 获取K个二级故障部件集合的K个运行参数合规阈值集合； 利用所述K个运行参数合规阈值集合对所述K个二级运行参数集合进行超规分析，确定K个运行参数超规集合和K个运行参数合规集合； 基于所述K个运行参数超规集合和所述K个二级运行参数集合进行超规比例计算，确定K个参数超规系数； 按照K个阈值边缘带宽对所述K个运行参数合规集合进行识别，确定K个运行参数边缘合规集合，所述阈值边缘带宽是一个范围，包含合规阈值边缘的参数值，识别出在合规范围内阈值边缘的参数，形成K个运行参数边缘合规集合； 基于所述K个运行参数边缘合规集合和所述K个运行参数合规集合进行边缘合规比例计算，确定K个参数边缘合规系数； 对所述K个参数超规系数和所述K个参数边缘合规系数进行加权计算，获得K个异常系数； 按照预设异常系数阈值对所述K个异常系数进行识别，确定所述异常部件集合； 所述的结合分级参数分析的异常识别方法，包括： 构建检测项识别网络层； 利用所述检测项识别网络层对所述异常部件集合和所述异常部件集合对应的多个二级运行参数集合进行识别，确定所述异常检测项集合。

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