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龙图腾网获悉宁波诺丁汉新材料研究院有限公司;宁波诺丁汉大学申请的专利基于统计推断的工业锅炉故障预警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：CN111651933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202010442431.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于统计推断的工业锅炉故障预警方法及系统是由冯增兴;吴韬;孟杨设计研发完成，并于2020-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于统计推断的工业锅炉故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于统计推断的工业锅炉故障预警方法及系统，将采集工业锅炉故障数据，按照故障的具体表现形式进行分类，建立故障集；根据建立的故障集，采用故障模式及后果分析FMEA方法，建立故障模式、故障原因、故障征兆等之间的逻辑关系；基于FMEA分析结果，确立故障模式及其对应故障原因；建立逻辑回归模型计算故障发生概率；将工业锅炉的监测参数输入到逻辑回归模型中，得到对应故障发生概率，并将故障发生概率的95％置信区间提供给现场工程师。本发明结合贝叶斯推断和逻辑回归模型，对样本量要求低，模型可解释性好。本发明还包括三级模型验证，提高模型的精确度，逐级验证模型可行性与精确度，提高系统开发效率。

本发明授权基于统计推断的工业锅炉故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于统计推断的工业锅炉故障预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：（1）采集工业锅炉故障数据，按照故障的具体表现形式进行分类，将具有归纳特征的故障进行集合化处理并用符号Fi表示，建立故障集；i=1…N，Fi为第i类故障的集合，N为故障类别总数；（2）根据步骤（1）建立的故障集，采用故障模式及后果分析FMEA方法，建立故障模式、故障原因、故障征兆之间的逻辑关系；所述故障模式为步骤（1）中建立的故障集，所述故障征兆为反应或预测故障发生概率的参数或数据，包括温度、压强、水位；（3）基于FMEA建立的逻辑关系，确立故障模式及其对应故障原因；建立逻辑回归模型计算故障Fi的发生概率pt；逻辑回归模型的表达式如下： ；式中，pt为故障模式Fi的发生概率，t为自变量，，是故障模式Fi的故障原因对应的第k类监测参数类型，为导致发生故障模式Fi的故障原因的第k类监测参数类型的权重，为待定系数；为偏差，待定系数与偏差服从正态分布；逻辑回归模型具有如下三个等级的验证：一级验证：在逻辑回归模型收敛后，绘制待定系数与偏差的分布图，通过分布图可以对模型进行一级验证，参数分布越广，表示模型不确定性越大，则需要增加样本数量，重新建立逻辑回归模型；二级验证：计算逻辑回归模型输出的故障发生概率的95%置信区间，95%置信区间概率分布越宽，则逻辑回归模型对对应观测值数据范围的预测结果越加不确定，则需要对对应观测值数据范围内进行数据补充；三级验证：根据已知数据组，验证模型是否可以准确的预警故障；根据三个等级的验证根据需求不断优化逻辑回归模型，得到最终能够满足需求的逻辑回归模型；（4）将工业锅炉的监测参数输入到步骤（3）中的能够满足需求的逻辑回归模型中，根据得到对应故障发生概率实现故障预警，并将故障发生概率的95%置信区间提供给现场工程师，安排工程师进行现场检查。

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