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龙图腾网获悉海能未来技术集团股份有限公司;悟空科学仪器(上海)有限公司申请的专利液相色谱仪状态监测与预测性维护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：CN119722045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510214451.3，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权液相色谱仪状态监测与预测性维护方法及系统是由王志刚;郑显应;程鹏;孙泽华设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本液相色谱仪状态监测与预测性维护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种液相色谱仪状态监测与预测性维护方法及系统，涉及数据处理技术领域，通过将液相色谱仪传感器数据（如流量、温度、压力等连续参数）与日志数据（如报警状态、设备事件等离散信息）进行联合建模，并基于数据点的几何相似度进行数据降维，保持液相色谱仪数据的局部结构和全局信息，同时减小降维过程中的信息损失。进一步利用状态监测模型进行数据处理，提升了模型的上下文感知能力，在出现异常或故障时，能够综合考虑多种因素进行准确诊断，在监测液相色谱仪的复杂状态变化时表现出更高的准确度和可靠性。

本发明授权液相色谱仪状态监测与预测性维护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种液相色谱仪状态监测与预测性维护方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待监测的液相色谱仪的运行监测数据；所述运行监测数据包括所述液相色谱仪的设备运行参数和所述液相色谱仪的日志中的状态运行信息； 对所述运行监测数据的数据点进行距离度量，确定所述运行监测数据对应的数据点几何相似度； 利用预先训练的自编码器基于所述数据点几何相似度对所述运行监测数据进行降维度处理，确定所述运行监测数据对应的降维数据表示； 将所述降维数据表示加载至预先训练的状态监测模型中，输出所述降维数据表示对应的状态分析结果；其中，所述状态监测模型基于分数阶修正的交叉熵损失函数进行模型参数更新； 基于所述状态分析结果，对所述液相色谱仪进行工作状态评估； 利用预先训练的自编码器基于所述数据点几何相似度对所述运行监测数据进行降维度处理，确定所述运行监测数据对应的降维数据表示的步骤，包括： 基于所述数据点几何相似度，利用预设的自编码器对所述运行监测数据进行加权映射，确定初始降维特征； 对所述初始降维特征的数据点进行相互作用衡量，从所述初始降维特征中确定特征映射； 对所述特征映射进行自适应平滑处理，得到所述运行监测数据对应的降维数据表示； 所述状态监测模型基于高阶神经网络构建；所述状态监测模型的构建方法，包括： 利用预设的训练样本集对预设的初始高阶神经网络进行训练，并确定所述初始高阶神经网络对应的交叉熵损失函数；利用预设的分数阶微积分算子对所述交叉熵损失函数进行分数阶修正，确定分数阶损失梯度；基于所述分数阶损失梯度和所述交叉熵损失函数，对所述初始高阶神经网络的模型参数进行反向传播更新；直到所述初始高阶神经网络满足预设的迭代条件，基于所述初始高阶神经网络构建状态监测模型。

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