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龙图腾网恭喜苏州大学申请的专利一种电气设备故障预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：CN119884985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510362362.3，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种电气设备故障预测方法及系统是由张天舟;杨歆豪设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电气设备故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电气设备故障预测方法及其系统，通过动态优化模型提升故障预测的精度和时效性，首先获取目标电气设备的设备标识、实时数据信息和历史预测误差，根据设备标识确定目标设备类别，并调用对应的目标优化模块对预设的初始融合模型进行动态优化，输出目标预测融合模型。初始融合模型的确定方法包括对电气设备进行类别划分、收集历史数据并进行特征提取、选择匹配的基础预测模型进行训练并计算误差指标，最终选择最优组合方式，应用于实际故障预测中，可为设备的维护和管理提供有力支持。本发明还提供了一种电气设备故障预测系统，通过高效的数据管理和模型优化策略，为电气设备的故障预测提供了全面、准确、实时的解决方案。

本发明授权一种电气设备故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电气设备故障预测方法，其特征在于，用于对机器人机械臂的电气设备进行故障预测，包括如下步骤： 获取目标电气设备的设备标识、实时数据信息X和历史预测误差HX； 根据所述设备标识确定目标设备类别，并调用所述目标设备类别对应的目标优化模块，并使所述目标优化模块基于所述实时数据信息X和所述历史预测误差HX按照以下公式对预设的初始融合模型FbaseX进行动态优化，以输出目标预测融合模型FoptX， FoptX=FbaseX+γ×e-β|HX|+λs×Ws×X 其中，γ和β均为系数，λs表示自适应修正项，Ws表示目标电气设备的权重参数，一个目标优化模块对应一个设备类别； 基于所述设备标识和所述实时数据信息，使得所述目标预测融合模型输出所述目标电气设备的预测结果； 所述初始融合模型FbaseX的确定方法包括如下步骤： 将机器人机械臂的电气设备进行类别划分，从而得到多个设备类别； 针对每个设备类别，收集历史数据并进行特征提取； 根据提取的特征类型从模型数据库中选择出与所述特征类型匹配的至少两个基础预测模型； 对每个设备类别的历史数据按照时间段进行分段划分，使用每个时间段的历史数据对选择出的基础模型进行训练； 按照以下公式计算每个基础模型在每个时间段内的误差， 其中，表示第i个基础模型fi在时间段Ti内的误差，表示时间段Ti内的样本数量，表示实际值，表示预测值； 对每个时间段，选择误差最小的基础模型作为该时间段内的最优模型； 按照如下公式统计所有时间段内各基础模型被选为最优模型的频率， 其中，表示第j个基础模型，为时间段Ti内的最优模型，·表示指示函数； 选择出频率最高的至少两个基础模型融合作为目标基础模型，若多个基础模型的频率相同，则选择误差最小的至少两个基础模型作为目标基础模型； 对选择出的目标基础模型进行加权融合，得到初始融合模型FbaseX。

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