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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利一种故障检测方法、装置和设备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：CN121506193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610037263.2，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种故障检测方法、装置和设备是由周俊杰;潘武;梅海波;叶桐舟;裘杲远;高光燕设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障检测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种故障检测方法、装置和设备。本申请提供的故障检测方法，包括：获取待测设备运行过程中的声学数据；对所述声学数据进行特征提取，得到所述声学数据对应的全局特征矩阵；其中，所述全局特征矩阵包括多维特征；构建所述全局特征矩阵对应的关系图谱；其中，所述关系图谱以所述全局特征矩阵中的每维特征为节点、任意两维特征之间的有向连接关系作为边、该两维特征之间的相关系数作为该边的权重；利用预先训练好的识别模型对所述关系图谱进行故障识别，得到所述待测设备的故障识别结果。本申请提供的故障检测方法、装置和设备，能够充分利用特征间的依赖关系和关系强度进行识别，有效提升故障检测的准确率和可靠性。

本发明授权一种故障检测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种故障检测方法，其特征在于，所述故障检测方法包括： 获取待测设备运行过程中的声学数据； 对所述声学数据进行特征提取，得到所述声学数据对应的全局特征矩阵；其中，所述全局特征矩阵包括多维特征； 构建所述全局特征矩阵对应的关系图谱；其中，所述关系图谱以所述全局特征矩阵中的每维特征为节点、任意两维特征之间的有向连接关系作为边、该两维特征之间的相关系数作为该边的权重； 利用预先训练好的识别模型对所述关系图谱进行故障识别，得到所述待测设备的故障识别结果； 其中，所述识别模型包括时空注意力模块和分类模块；所述时空注意力模块包括至少一层时空注意力层；每层所述时空注意力层，用于针对每个节点，根据所述边确定该节点对应的邻居节点集合； 所述时空注意力层，还用于针对每条边，根据该条边的权重、以及该条边的关联边的权重，确定该条边的注意力系数；其中，所述关联边为该条边的开始节点与该开始节点的各个邻居节点之间的边； 所述时空注意力层，还用于针对每个节点，根据该节点与该节点的邻居节点之间的边的注意力系数对该节点的邻居节点的当前特征进行加权处理，得到该节点的更新特征增量，并根据该节点的当前特征、以及该节点的更新特征增量，确定该节点的更新空间特征； 所述时空注意力层，还用于在时间维度上对每个节点的更新空间特征进行压缩，得到该节点的时空关联特征，并将所有节点的时空关联特征构成的矩阵作为时空关联特征矩阵输出； 所述分类模块，用于对所述时空关联特征矩阵进行故障识别，得到所述故障识别结果。

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