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龙图腾网恭喜杭州趣链科技有限公司申请的专利基于数据划分混合重采样的工业机器故障检测方法、设备及存储介质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：CN114611603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210236715.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于数据划分混合重采样的工业机器故障检测方法、设备及存储介质是由李伟;邱炜伟;尚璇;胡麦芳;张珂杰设计研发完成，并于2022-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据划分混合重采样的工业机器故障检测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据划分混合重采样的工业机器故障检测方法、设备及存储介质。本发明首先使用了一种混合采样技术来平衡当前传感器数据的类别分布。利用的边界小样本来生成新的小样本，基于聚类算法的欠采样技术在考虑到非故障类样本的数据分布的前提下，同时通过去除大样本平衡当前的类别分布。然后构建类别分布相对平衡的训练集，构建随机森林分类模型，该模型可用于工业机器故障检测。本发明中的基于数据划分混合重采样技术不仅能够缓解过采样机制中的易过拟合问题，还能够有效地缓解欠采样中的信息丢失问题。同时，基于聚类算法的欠采样技术相比于随机欠采样，通过考虑非缺陷类样本的数据分布，可以有效地保留数据分布的特征。

本发明授权基于数据划分混合重采样的工业机器故障检测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.基于数据划分混合重采样的工业机器故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1基于数据分布的传感器数据划分：接收工业机器相关的传感器数据，将数据划分为非故障类集Max与故障类集Min，并基于数据分布的特点，进一步将工业机器相关的传感器数据划分为边界区域小样本集Dbor+、噪声小样本集Dnoise+、大类安全区域样本集Dsafe-；步骤2对数据进行去噪处理：从故障类集Min中去除噪声小样本集Dnoise+，得到Min1和|Min1|，其中Min1＝Min-Dnoise+，|Min1|为Min1中样本的数量；步骤3基于边界区域的过采样：采用边界区域小样本集Dbor+生成新的传感器小样本集Dnew+，Dnew+用于表征新生成的缺陷类数据，用以平衡类别数据分布，其数量为|Dnew+|；步骤4基于数据分布的欠采样：对步骤1获得的大类安全区域样本集Dsafe-进行基于簇的欠采样，得到D’safe-；步骤5构建训练数据集：基于步骤2-4获得的数据集，构建机器缺陷检测模型的训练数据集D＝Min1∪Dnew+∪D’safe-；步骤6训练工业机器故障检测模型：使用步骤5获得的训练数据集D，训练随机森林模型M；通过使用训练随机森林模型M对工业机器相关的传感器数据进行分类，若类别是小类，则判别为故障类，从而识别出工业机器中的故障。

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