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龙图腾网恭喜山东能源数智云科技有限公司申请的专利基于人工智能的设备预测性维护方法及装置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：CN119477288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510053166.8，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于人工智能的设备预测性维护方法及装置是由王玉石;尹旭;张美玲;赵慧奇;范方;马丽丽设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的设备预测性维护方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供的一种基于人工智能的设备预测性维护方法及装置，涉及数据处理技术领域，通过识别数据的统计特性，关注变化最显著的特征，调整模型焦点。且，特征提取模型的训练样本集基于异常评估结果调整，能够对异常数据进行抑制，保护模型不受这些数据的干扰，能够优化特征提取的效果。量子态建模能够更好地捕捉数据中的非线性关系，避免传统线性降维算法的信息损失，从而提升降维后特征的表达力。本发明实施例通过基于量子态振幅的数据压缩和优化特征提取，提升了模型的预测精度和可靠性，确保输入到分类器模型的数据质量，减少误判风险。

本发明授权基于人工智能的设备预测性维护方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的设备预测性维护方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标设备的运行状态监测数据；分析所述状态监测数据的统计特性，基于所述统计特性识别所述运行状态监测数据中的关键特征；其中，利用预先构建的特征提取模型识别所述关键特征，训练所述特征提取模型的训练样本集基于异常评估的结果调整；模拟所述关键特征的量子态，基于所述量子态的量子态振幅，对所述关键特征进行数据压缩，生成待测参数；利用预先构建的分类器模型对所述待测参数进行分类预测，输出所述待测参数的设备状态预测结果；根据所述设备状态预测结果，确定所述目标设备的预测故障；模拟所述关键特征的量子态，基于所述量子态的量子态振幅，对所述关键特征进行数据压缩，生成待测参数的步骤，包括：将所述关键特征转换为量子比特，计算所述关键特征的量子噪声级别；确定所述量子比特对应的概率振幅；基于所述概率振幅和所述量子噪声级别，对所述关键特征进行压缩。

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