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龙图腾网获悉武汉纺织大学;宁波慈星股份有限公司申请的专利一种面向多工况及噪声环境下的电脑横机异常检测方法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：CN120724334B 。

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：202510869171.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种面向多工况及噪声环境下的电脑横机异常检测方法是由王兆静;华润凯;朱佳豪;朱标;李立军;孙平范;梁金星设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多工况及噪声环境下的电脑横机异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多工况及噪声环境下的电脑横机异常检测方法，首先，获取训练数据和测试数据，将所有数据依次转换为局部的上下文提示窗口。然后，将提示窗口输入至第一阶段模型TDSAD。TDSAD在噪声扩散和去除的过程中，动态关注不同工况下的数据特征，对数据中的噪声进行去除。接着，将去噪后的数据输入至第二阶段模型VFA‑MAD。在Transformer、卷积神经网络和多域统一注意力模块进行特征提取的基础上，基于因果关系将多域数据映射到统一的潜在空间。同时，历史记忆模块用于实时调整映射关系。最后，通过Transformer解码器对映射后的数据进行重构，并计算重构输出与原始输入之间的均方根误差，得到异常分数。将异常分数与设定的阈值进行对比，以确定数据的异常情况。

本发明授权一种面向多工况及噪声环境下的电脑横机异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多工况及噪声环境下的电脑横机异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，从工业过程电脑横机运行相关数据集中选取训练数据和测试数据； S2，依据时间戳将训练数据和测试数据依次转换为局部的上下文提示窗口； S3，利用去噪模块TDSAD对进行自适应去噪训练，得到去噪后的数据；所述去噪模块TDSAD包括一个基于扩散模型的噪声自适应扩散网络和基于Transformer的反向去噪神经网络； S4，利用第一损失函数对TDSAD模型参数进行微调，然后重复S3，得到最终的去噪模块TDSAD； S5，利用多工况映射模块VFA-MAD对去噪后的数据进行多工况映射，得到重构数据；所述VFA-MAD包括一个多域统一注意力模块，基于GNN的特征提取器和基于Transformer的混合变分自编码器； 多域统一注意力模块用于对去噪后的数据进行增强，增强后的数据输入到基于CNN的特征提取器中，得到高阶特征表示，然后再输入到基于Transformer的混合变分自编码器VAE中，先通过重参数化技巧得到潜在向量，然后将潜在特征作为Transformer的输入进行特征映射和空间重构，从而得到重构输出；其中多域统一注意力模块的处理过程如下： 首先对去噪后的数据特征进行全局注意力操作，通过公式： ； 计算出注意力分数；其中，是当前窗口的数据，和分别代表整段数据中其他窗口的数据，表示窗口数量，是当前窗口数据的维度；随后，注意力分数与原始数据融合，生成增强后的数据表示即： ； S6，利用第二损失函数对VFA-MAD模型参数进行微调，然后重复S5，得到最终的多工况映射模块VFA-MAD； S7，异常检测训练阶段，基于训练数据与利用多工况映射模块得到的重构输出，定义异常分数，并采用峰值阈值法选择阈值； S8，异常检测测试阶段，基于S7生成的测试数据的异常分数以及阈值标记异常数据，得到最终的检测结果。

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