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龙图腾网获悉山东闪电云科技工程有限公司申请的专利基于人工智能的传感器数据分析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：CN121412531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511606452.9，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于人工智能的传感器数据分析方法及系统是由郑凯设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的传感器数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于传感器数据分析领域，提供了基于人工智能的传感器数据分析方法及系统，方法包括：采集设备正常运行的多维度历史传感器数据，经预处理与特征提取获标准化历史特征矩阵；基于该矩阵构建设备健康基准模型，建立多维特征动态关联；实时采集设备数据，按相同流程提取特征得实时特征向量；结合基准模型与已知故障案例库，通过对抗训练构建故障演化预测模型，输入实时向量生成未来多变量传感器数据预测序列；基于预测序列计算故障恶化加速度与预计达安全阈值时间，比对生成风险等级信号与维护策略建议。实现设备全流程智能监测分析，提升运维精准性与前瞻性。

本发明授权基于人工智能的传感器数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的传感器数据分析方法，其特征在于，所述方法包括： 采集被监测设备在正常运行状态下的多维度历史传感器数据并进行预处理和特征提取，获取标准化历史特征矩阵； 基于所述标准化历史特征矩阵，构建设备健康基准模型，并通过所述设备健康基准模型建立多维特征间的动态关联关系； 实时采集被监测设备的当前多维度传感器数据，并对所述当前多维度传感器数据进行与多维度历史传感器数据相同的特征提取，得到实时特征向量； 基于所述设备健康基准模型和已知故障案例库通过对抗训练方式构建故障演化预测模型，将所述实时特征向量输入到故障演化预测模型中，生成未来指定时间段内的多变量传感器数据预测序列； 基于所述多变量传感器数据预测序列，计算故障演化路径的恶化加速度和预计达到安全阈值的时间，并与预设的风险等级阈值进行比对，筛选生成当前故障演化阶段的风险等级信号与维护策略建议； 其中，所述建立多维特征间的动态关联关系，具体包括： 将标准化历史特征矩阵输入至深度自编码器网络，持续学习设备正常运行状态下的低维特征表示，通过解码器部分重构输入特征； 分析标准化历史特征矩阵中不同传感器特征间的时间依赖性，捕获多时间尺度的依赖关系，计算振动频谱、温度梯度和能量消耗效率特征之间的权重关联矩阵，捕捉振动频谱、温度梯度和能量消耗效率之间的动态关联关系； 结合深度自编码器网络学习到的低维特征表示和时序卷积网络捕捉到的动态关联关系，建立能够准确描述设备健康状态下多变量关系的设备健康基准模型。

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