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龙图腾网获悉宁波狮球通风机电有限公司申请的专利基于多模态数据的鼓风机的异常识别方法以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：CN121580338B 。

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：202610108381.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态数据的鼓风机的异常识别方法以及系统是由周利平;张晓飞;张宝良;张建洪;汪德全;虞峰设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据的鼓风机的异常识别方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据的鼓风机的异常识别方法以及系统，本发明涉及异常识别的技术领域，根据该鼓风机的多模态框架、鼓风机的噪音数据和温度数据构建鼓风机所对应的多模态数据，提高了鼓风机所对应的多模态数据的精准性。根据该鼓风机所对应的多模态数据的检测而确定多个异常数据，并标记各个异常数据所对应的异常部件，根据多个异常数据、各个异常数据所对应的异常部件和鼓风机的整体形态确定异常识别体系，提高了异常识别体系的精准性，同时，根据各个异常影响节点的节点位置、对应的节点形态和鼓风机的使用场景确定待维护内容，基于该待维护内容、鼓风机的当前工作模式和对应的维护体系确定对应的异常维护措施。

本发明授权基于多模态数据的鼓风机的异常识别方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的鼓风机的异常识别方法，其特征在于，包括： 在鼓风机处于工作状态时，基于该鼓风机的视觉检测而确定鼓风机的实时图像，基于该鼓风机的实时图像的识别而确定多个部件区域，根据各个部件区域的振动检测而确定对应的振动数据组合； 基于各个部件区域的区域位置和对应的振动数据组合确定鼓风机的多模态框架，根据该鼓风机的多模态框架、鼓风机的噪音数据和温度数据构建鼓风机所对应的多模态数据；多模态框架不仅包含了当前的振动状态，还隐含了设备的三维几何结构和故障重要度信息；多模态数据包含空间位置、振动特征、热力学特征、声学特征和场景语义； 根据该鼓风机所对应的多模态数据的检测而确定多个异常数据，并标记各个异常数据所对应的异常部件，根据多个异常数据、各个异常数据所对应的异常部件和鼓风机的整体形态确定异常识别体系，并标记不同异常影响等级的多个异常区域，该异常识别体系是一个将鼓风机的结构维度与工况维度进行双重融合，以实现故障定级的综合体系； 在各个异常区域中，根据该异常区域的动态检测而确定对应的异常事件，基于各个异常事件、鼓风机的实时工作数据和异常识别体系确定多个异常影响因素，并形成对应的异常影响路线，异常影响路线作为一个全景式的多维故障映射图谱； 基于异常影响路线的识别而确定多个异常影响节点，根据各个异常影响节点的节点位置、对应的节点形态和鼓风机的使用场景确定待维护内容，基于该待维护内容、鼓风机的当前工作模式和对应的维护体系确定对应的异常维护措施，异常影响节点定义为维护操作最关键的物理位置；异常影响节点的节点位置涵盖了对应的安装坐标、层级关系以及周边的包络边界；异常影响节点的节点形态包含对应的形态拓扑特征；待维护内容是指为解决故障而确定的具体维护作业任务；维护体系包含故障模式与维修方案的映射。

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