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龍圖騰網獲悉山東叮當云數字科技有限公司申請的專利融合混合專家模型的機電設備故障預測方法、系統及智慧運維網關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：CN119272097B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411823738.8，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權融合混合專家模型的機電設備故障預測方法、系統及智慧運維網關是由宋建華設計研發完成，并于2024-12-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合混合專家模型的機電設備故障預測方法、系統及智慧運維網關在說明書摘要公布了：本發明涉及融合混合專家模型的機電設備故障預測方法、系統及智慧運維網關，涉及智能預測維護領域，包括：接收機電設備運行狀態矩陣；根據設備型號標識，匹配混合專家模型；遍歷專家模型層進行先驗，獲得故障預測準確率列表；根據故障預測準確率列表進行專家模型集成配置，獲得專家模型集成方案；將專家模型集成方案發送至門控網絡，對機電設備運行狀態矩陣進行處理，獲得機電設備預測故障元件。通過接收設備運行狀態矩陣，匹配相應的混合專家模型，遍歷專家模型層獲得故障預測準確率，再進行專家模型集成配置，使用集成后的模型對設備運行狀態進行處理，從而達到提高機電設備故障預測精度的技術效果。

本發明授權融合混合專家模型的機電設備故障預測方法、系統及智慧運維網關在權利要求書中公布了：1.融合混合專家模型的機電設備故障預測方法，其特征在于，包括：接收機電設備運行狀態矩陣，其中，所述機電設備運行狀態矩陣具有設備型號標識、設備元件服役年限標識列表和設備元件維修次數標識列表；根據所述設備型號標識，匹配混合專家模型，其中，所述混合專家模型具有專家模型層和門控網絡；根據所述設備型號標識、所述設備元件服役年限標識列表和所述設備元件維修次數標識列表，遍歷所述專家模型層進行先驗，獲得故障預測準確率列表；根據所述故障預測準確率列表進行專家模型集成配置，獲得專家模型集成方案；將所述專家模型集成方案發送至所述門控網絡，對所述機電設備運行狀態矩陣進行處理，獲得機電設備預測故障元件；其中，根據所述設備型號標識、所述設備元件服役年限標識列表和所述設備元件維修次數標識列表，遍歷所述專家模型層進行先驗，獲得故障預測準確率列表，包括：以所述設備型號標識、所述設備元件服役年限標識列表和所述設備元件維修次數標識列表為約束進行故障樣本采集，采集先驗數據集，其中，任意一條先驗數據包括先驗樣本機電設備運行狀態矩陣和先驗樣本機電設備故障元件；獲得所述專家模型層的第一專家模型，對所述先驗樣本機電設備運行狀態矩陣進行處理，獲得第一專家模型預測故障元件；統計所述先驗樣本機電設備故障元件與所述第一專家模型預測故障元件的交集故障元件，與所述先驗樣本機電設備故障元件與所述第一專家模型預測故障元件的并集故障元件的比值，設為第一專家模型故障預測準確率；將所述第一專家模型故障預測準確率添加進所述故障預測準確率列表；其中，根據所述故障預測準確率列表進行專家模型集成配置，獲得專家模型集成方案，包括：基于所述故障預測準確率列表，從所述專家模型層中提取故障預測準確率大于或等于故障預測準確率閾值的目標專家模型集合與故障預測準確率集合；根據所述故障預測準確率集合對所述目標專家模型集合進行加權全連接，獲得所述專家模型集成方案。

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