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龙图腾网获悉苏州晟丰电子科技有限公司申请的专利基于数据特征识别的真空塞孔机故障预警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：CN121545308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610049744.5，技术领域涉及：G08B29/18；该发明授权基于数据特征识别的真空塞孔机故障预警方法是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据特征识别的真空塞孔机故障预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及故障预警技术领域，尤其涉及基于数据特征识别的真空塞孔机故障预警方法，该方法包括：获取负压时序数据并进行去基线处理，得到负压波动序列；计算初步震荡程度、非周期性程度及微观趋势因子，据此计算跨度优化因子；基于跨度优化因子计算自适应差分跨度，利用自适应差分跨度对负压波动序列应用Teager能量算子得到目标能量值；当目标能量值满足条件时预警。本发明通过融合多维特征自适应调整算子跨度，在抑制机械噪声的同时增强了隐裂信号特征，提高了故障预警的准确性。

本发明授权基于数据特征识别的真空塞孔机故障预警方法在权利要求书中公布了：1.基于数据特征识别的真空塞孔机故障预警方法，其特征在于，包括： 获取真空塞孔机吸盘在吸附搬运过程中的负压时序数据，对负压时序数据进行去基线处理，得到负压波动序列； 计算负压波动序列中各采样点的瞬时能量值，基于瞬时能量值确定各采样点的初步震荡程度； 计算各采样点与其在预设延迟窗口内的对应采样点的数值差异，以确定各采样点的非周期性程度，满足关系式：，是第个采样点的非周期性程度，是延迟窗口的长度，、分别是第、个采样点的负压波动值，是第个采样点在延迟窗口内的局部均值，是预设第一微小值； 计算各采样点在预设长时观察窗口内的数值下降幅度及波动程度，确定各采样点的微观趋势因子，满足关系式：，是第个采样点的微观趋势因子，、分别是第、个采样点的负压波动值；是长时观察窗口的半径，长时观察窗口是以第个采样点为中心构建的邻域窗口；是第个采样点在长时观察窗口内的标准差，是最大值函数，是自然指数函数，是预设第二微小值； 根据初步震荡程度、非周期性程度以及微观趋势因子，计算各采样点的跨度优化因子，包括：将每一采样点的微观趋势因子与预设基准常数相加，得到趋势修正项；计算每一采样点的初步震荡程度、非周期性程度以及趋势修正项的乘积，对乘积进行归一化得到各采样点的跨度优化因子； 基于跨度优化因子计算各采样点的自适应差分跨度，满足关系式：，是第个采样点的自适应差分跨度，是基准跨度，是调整幅度系数，是第个采样点的跨度优化因子，是四舍五入取整函数； 利用自适应差分跨度对负压波动序列应用Teager能量算子，得到各采样点的目标能量值；当目标能量值满足预设报警条件时，触发故障预警。

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