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龙图腾网获悉广州达普绅智能设备有限公司申请的专利一种用于头戴设备的故障智能检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：CN121167368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511682449.5，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种用于头戴设备的故障智能检测方法及系统是由刘林杭;赵岩设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于头戴设备的故障智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于头戴设备的故障智能检测方法，应用于对具有多个协同运动工位的高速周期性包装设备进行故障诊断，该方法通过头戴设备采集振动、图像等多模态物理数据，生成故障表现向量；通过与阈值比较和聚类分析确定故障类型与子集；再匹配历史数据以确定故障根源及其物理位置，根据该物理位置驱动头戴设备的头环产生触觉引导信号，本发明通过软硬件结合，解决了并发故障的精准溯源和快速物理定位难题，显著提升了复杂工业现场的维修效率。

本发明授权一种用于头戴设备的故障智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于头戴设备的故障智能检测方法，应用于对具有多个协同运动工位的高速周期性包装设备进行故障诊断，其特征在于，包括： 通过头戴设备采集包装设备运行时的多模态物理数据，所述多模态物理数据包括振动信号、设备表面图像以及电流波动数据； 处理所述设备表面图像以提取机械部件的磨损特征，并结合所述振动信号与所述电流波动数据，生成表征所述包装设备物理状态的故障表现向量； 将所述故障表现向量与预设的物理参数阈值进行比较，以确定所述包装设备的初步故障类型； 基于所述初步故障类型，通过聚类算法对所述故障表现向量中的电流波动时序特征和指令执行偏差模式进行分组，以获得分类后的故障子集；具体地，采用DBSCAN或K-Means聚类算法，对预设时间内连续生成的故障表现向量序列进行分析，将具有相似变化模式的向量归为一类，获得分类后的故障子集，其中，所述指令执行偏差模式从设备的可编程逻辑控制器中实时获取，用于反映执行机构的实际运动轨迹与指令轨迹之间的差异； 将所述分类后的故障子集与历史运行记录数据库中的数据进行匹配，当匹配度超过预设值时，确定所述包装设备的故障根源，并基于所述故障根源的物理位置，驱动配置于所述头戴设备的头环上的多个触觉反馈执行器中的一个或多个，以产生指向所述故障根源的触觉引导信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州达普绅智能设备有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市黄埔区骏业路257号A栋101室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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