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龙图腾网获悉浙江石化阀门有限公司;浙江东方职业技术学院申请的专利一种基于工业互联网的截止阀故障预测方法及系统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：CN121188670B 。

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：202511714695.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于工业互联网的截止阀故障预测方法及系统是由李华贵;杨定成;谷辽勇;项炜;董红平;王桥波;肖东海设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工业互联网的截止阀故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业互联网控制技术领域，公开了一种基于工业互联网的截止阀故障预测方法及系统。该系统包括数据监测采集、特征提取分析、故障模式识别、预测模型优化及故障预测输出五大模块。数据监测采集模块采集截止阀压力、温度、流量、振动等运行状态数据；特征提取分析模块据此提取压力波动、温度梯度、振动频谱等特征参数；故障模式识别模块依特征参数分析故障模式并生成结果；预测模型优化模块根据结果调整参数，得到优化模型；故障预测输出模块基于优化模型预测故障概率，生成预测报告。该系统适用于石油化工、能源电力等领域，为截止阀故障预警与维护提供支持。

本发明授权一种基于工业互联网的截止阀故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于工业互联网的截止阀故障预测系统，其特征在于，所述系统包括： 数据监测采集模块，用于采集截止阀的运行状态数据，包括压力数据、温度数据、流量数据和振动数据； 特征提取分析模块基于所述运行状态数据，提取截止阀的特征参数，包括压力波动特征、温度梯度特征和振动频谱特征； 故障模式识别模块基于所述特征参数，分析截止阀的故障模式，生成故障模式识别结果； 预测模型优化模块基于所述故障模式识别结果，调整预测模型的参数，生成优化后的预测模型； 故障预测输出模块基于所述优化后的预测模型，预测截止阀的故障概率，生成故障预测报告； 所述故障模式识别模块生成故障模式识别结果的步骤具体为： 基于所述特征参数，预先定义故障符号域和逻辑算子群，其中故障符号域用于表示截止阀的故障类型和特征信息元素，逻辑算子群则利用预设的算法对符号域内各故障类型的相互关系进行综合分析； 基于所述故障符号域和逻辑算子群，分析特征参数与故障模式的关联性，识别故障模式的发生概率，生成故障模式识别结果； 所述故障模式识别模块分析故障模式的步骤还包括： 统计截止阀在历史运行中的故障次数和潜在影响调整次数； 从运行数据中提取异常事件符号，并获取异常事件所对应的具体数值，记为影响数值，获取截止阀在当前时间点运行过程中与各组影响数值之间的偏差，记为影响偏差； 预设不同异常事件所对应影响偏差的参考偏差；将当前运行中的各组影响偏差与对应预设的参考偏差进行比对，统计小于对应预设参考偏差的影响偏差数量，作为当前运行的潜在影响调整次数； 设定故障次数和潜在影响调整次数所分别对应的权重系数，将故障次数和潜在影响调整次数分别与对应设定的权重系数相乘，然后求和得到故障风险附加值； 预设故障风险附加值所对应的各组附加值取值范围，设定每组附加值取值范围分别对应一个风险系数； 将故障风险附加值与各组附加值取值范围进行匹配，从而得到故障风险系数； 将故障风险系数与故障发生概率相乘，从而得到最终故障风险表现值。

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