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龙图腾网获悉江西智矿自动化技术有限公司申请的专利一种集成故障预测的综合电源测试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：CN120596819B 。

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：202510605590.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种集成故障预测的综合电源测试方法及系统是由伍智刚;张奇;甘涛;梁军;熊涛设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成故障预测的综合电源测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种集成故障预测的综合电源测试方法及系统，涉及电源测试技术领域。一种集成故障预测的综合电源测试系统，包括有：测试参数获取模块、参考状态更新模块、数据融合模块、故障预测模块和重测记录模块。本发明通过设置第一预测通道和第二预测通道，并结合初始异常判断结果灵活选择模型路径，在保证预测效率的同时提高了预测准确率，适应不同复杂度场景下的运行需求；通过设置流转分析机制与动态流转限值，以及基于最大影响数据项的增权操作，实现了对模型结果一致性的智能验证和自适应调整，增强了故障判断过程的稳定性和鲁棒性。

本发明授权一种集成故障预测的综合电源测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种集成故障预测的综合电源测试方法，其特征在于，包括： 在电源测试过程中获取电源设备的多模态数据，包括电气参数信息、运行环境信息、热成像信息和操作日志信息； 根据历史的多模态数据构建电源设备对应的参考状态转移图，包括从“正常状态”到“异常趋势”再到“故障状态”的故障演化路径、各标准故障案例对应“故障类型—参数表现—处理建议”关系的故障知识图谱； 对电气参数信息中各项数据的稳定波动周期进行计算，取各项数据的稳定波动周期的加权平均值作为融合周期，获取融合周期内的所有多模态数据并进行数据融合，得到周期融合特征，并通过特征工程处理获取电源设备的多维健康状态画像；对多维健康状态画像进行初始异常判断，结果包括正常和异常； 将周期融合特征输入至故障预测模型中进行故障预测，所述故障预测模型根据初始异常判断的结果选择预测通道，其包含两个独立的预测通道，第一预测通道基于轻量级模型进行快速分析，第二预测通道基于卷积神经网络进行深入分析，预测通道的结果在故障预测模型内进行流转分析后得到初测结果； 根据初测结果匹配故障知识图谱，根据对应的参数表现获取重验权重，再次对电源设备进行测试，使用重验权重对周期融合特征进行加权得到重验的周期融合特征，并通过故障预测模型进行故障预测，并根据流转分析的次数是否超过流转限值决定输出修正结果或最终结果； 若输出结果为修正结果，则使用修正结果匹配故障知识图谱，并获取重验权重，再次进行测试，直到获取最终结果，或再次测试次数超出设定阈值； 所述重验权重在每次对周期融合特征进行加权后，融合入个性化设备测试样本中；所述个性化设备测试样本用于数据融合过程中的加权； 通过对个性化设备测试样本进行聚类分析，并根据聚类分析结果构建设备孪生数字模型中的个性化设备特征，所述个性化设备特征用于对故障演化路径进行修正。

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