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龙图腾网获悉益海嘉里(武汉)粮油工业有限公司申请的专利一种基于机器人巡检数据的设施状态异常诊断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：CN121500944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610036493.7，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种基于机器人巡检数据的设施状态异常诊断方法及系统是由叶彪设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器人巡检数据的设施状态异常诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业过程控制与自动化监测技术领域，具体涉及一种基于机器人巡检数据的设施状态异常诊断方法及系统，该方法包括：构建历史正常数据集，基于数据集的局部密度极值范围构建将局部密度映射为邻域参数的映射模型；针对新巡检数据点，根据其实时局部密度利用映射模型确定自适应邻域参数，基于该参数确定邻域集合并计算局部异常因子；响应于局部异常因子与异常阈值的比较结果确定设施状态。该方法通过邻域参数的自适应调整机制，解决了多工况密度差异导致的误报与漏报问题，提高了设施状态异常诊断的准确性。

本发明授权一种基于机器人巡检数据的设施状态异常诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器人巡检数据的设施状态异常诊断方法，其特征在于，包括： 获取机器人对设施进行巡检采集的由多维度运行数据构成的历史巡检数据点，基于历史巡检数据点构建历史正常数据集； 遍历历史正常数据集，基于预设的探查半径统计每个历史巡检数据点的邻居数量以确定局部密度，得到历史正常数据集中的局部密度的极值范围，基于极值范围构建一个用于将局部密度映射为邻域参数的映射模型； 针对机器人采集的新巡检数据点，根据历史正常数据集计算新巡检数据点的实时局部密度，利用映射模型计算新巡检数据点的自适应邻域参数；通过计算新巡检数据点相对于历史正常数据集的局部密度，定位其所处的工况环境然后利用映射模型计算新巡检数据点的最佳邻域参数，从而在低密度工况下自动扩大邻域范围以抑制误报，在高密度工况下自动减小邻域范围以防止漏报； 基于自适应邻域参数，在历史正常数据集中确定新巡检数据点的邻域集合，通过邻域集合计算新巡检数据点的局部可达密度，根据新巡检数据点的局部可达密度与其邻域集合中的历史巡检数据点的局部可达密度的相对差异确定新巡检数据点的局部异常因子； 映射模型满足： ； 为新巡检数据点的自适应邻域参数，为预设的最小邻域参数，为预设的最大邻域参数，为新巡检数据点的实时局部密度，和分别为历史正常数据集中的局部密度的极值范围中的最大值和最小值，为向上取整符号； 响应于新巡检数据点的局部异常因子和预设的异常阈值的比较结果，确定设施状态是否产生异常，以完成设施状态异常诊断。

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