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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利面向數據稀缺場景的綜合供能服務站油氣回收系統故障檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114595753B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210194296.X，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權面向數據稀缺場景的綜合供能服務站油氣回收系統故障檢測方法是由趙春暉;王應龍;常樹超設計研發完成，并于2022-03-01向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向數據稀缺場景的綜合供能服務站油氣回收系統故障檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向數據稀缺場景的綜合供能服務站油氣回收系統故障檢測方法。本發明針對綜合供能服務站油氣回收系統存在的無歷史故障樣本和多設備間樣本不均衡等數據稀缺問題，首先運用聚類方法將所有設備中分布相似的正常數據聚為同一樣本簇，使原本單一設備的少量建模樣本得到擴充，有效克服了多設備間樣本不均衡的問題；然后基于各樣本簇建立無監督故障檢測模型，結合自編碼器和生成對抗思想，能夠放大故障樣本的重構誤差，從而在無歷史故障數據的情況下有效提高故障的檢測精度與靈敏度。本發明能夠在多設備間樣本不均衡和無歷史故障數據的場景下有效增強故障檢測的精度和靈敏度，為供能站油氣回收系統安全可靠運行和智能運維奠定基礎。

本發明授權面向數據稀缺場景的綜合供能服務站油氣回收系統故障檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種面向數據稀缺場景的綜合供能服務站油氣回收系統故障檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：采集綜合供能服務站油氣回收系統的油氣回收過程變量數據；計算當前油氣回收過程變量數據對于K個類別的隸屬度；所述K個類別是基于綜合供能服務站油氣回收系統歷史正常運行的油氣回收過程變量數據集劃分獲得；基于K個訓練好的無監督異常檢測模型，計算當前油氣回收過程變量數據對于各個類別的異常得分；所述無監督異常檢測模型包括一個編碼器E和兩個解碼器，其中，其中編碼器E與第一解碼器D1連接構成第一自編碼器AE1，編碼器E與第二解碼器D2連接構成第二自編碼器AE2；所述K個無監督異常檢測模型是利用綜合供能服務站油氣回收系統歷史正常運行的油氣回收過程變量數據集根據K個類別劃分的K個子數據集分別訓練獲得；將各個類別得到的隸屬度和異常得分做內積融合得到最終的異常得分，根據最終的異常得分判斷綜合供能服務站油氣回收系統是否發生故障。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。