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龙图腾网恭喜三菱电机株式会社申请的专利异常诊断方法、异常诊断装置以及计算机可读取的存储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：CN115516395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202080100081.6，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权异常诊断方法、异常诊断装置以及计算机可读取的存储介质是由野月味沙;三木伸介设计研发完成，并于2020-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常诊断方法、异常诊断装置以及计算机可读取的存储介质在说明书摘要公布了：诊断诊断对象的设备的异常的异常诊断方法具备：从设备取得关于多个测量项目的多变量时间序列数据的步骤；使用多变量时间序列数据诊断设备的运转状态的异常的步骤；和在诊断异常的步骤中判定出设备的运转状态的异常时诊断异常的原因的步骤。诊断异常的原因的步骤包括：从异常发生前的第1区间的多变量时间序列数据，关于各测量项目通过至少一个特征量抽出方法抽出第1区间的特征量的步骤；从异常发生后的第2区间的多变量时间序列数据，关于各测量项目通过至少一个特征量抽出方法抽出第2区间的特征量的步骤；根据通过同一特征量抽出方法求出的第1区间的特征量与第2区间的特征量的差分求出特征量的变化量的步骤；和根据关于多个测量项目的特征量的变化量诊断成为异常的原因的测量项目的步骤。

本发明授权异常诊断方法、异常诊断装置以及计算机可读取的存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常诊断方法，诊断诊断对象的设备的异常，其中，所述异常诊断方法具备：从所述设备取得关于多个测量项目的多变量时间序列数据的步骤；使用所述多变量时间序列数据来诊断所述设备的运转状态的异常的步骤；以及在诊断所述异常的步骤中判定出所述设备的运转状态的异常时，诊断所述异常的原因的步骤，诊断所述异常的原因的步骤包括：从所述异常发生前的第1区间的所述多变量时间序列数据，关于各测量项目通过至少一个特征量抽出方法来抽出所述第1区间的特征量的步骤；从所述异常发生后的第2区间的所述多变量时间序列数据，关于各测量项目通过所述至少一个特征量抽出方法来抽出所述第2区间的特征量的步骤；根据通过同一特征量抽出方法来求出的所述第1区间的特征量与所述第2区间的特征量的差分，求出特征量的变化量的步骤；以及根据关于所述多个测量项目的所述特征量的变化量，诊断成为所述异常的原因的测量项目的步骤，在诊断所述异常的步骤中，使用所述多变量时间序列数据来制作成为诊断的基准的学习完毕模型，根据所述学习完毕模型来诊断所述设备的运转状态的异常，在抽出所述第1区间的特征量的步骤中，从根据所述学习完毕模型对所述第1区间的所述多变量时间序列数据进行标准化得到的数据，抽出所述第1区间的特征量，在抽出所述第2区间的特征量的步骤中，从根据所述学习完毕模型对所述第2区间的所述多变量时间序列数据进行标准化得到的数据，抽出所述第2区间的特征量。

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