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龍圖騰網恭喜浙江大學申請的專利基于RNN和DTW的特種燃料輸送過程時序數據異常檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119512058B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510083126.8，技術領域涉及：G05B23/02；該發明授權基于RNN和DTW的特種燃料輸送過程時序數據異常檢測方法是由宋執環;張小波;錢金傳;田波;張新民;王寧;楊文;郭鴻宇;徐緋然;石濤;李君;王甲設計研發完成，并于2025-01-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于RNN和DTW的特種燃料輸送過程時序數據異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于RNN和DTW的特種燃料輸送過程時序數據異常檢測方法，首先獲取特種燃料輸送過程監控系統傳感器歷史采集數據，離線訓練階段采用RNN，將正常工況下數據分為訓練序列集和基準序列集，通過RNN將訓練序列集映射至訓練序列特征集，逐一比較基準序列和訓練序列集相似度，通過基準序列集確定相似度預警和報警閾值；在線檢測時，實時序列和訓練序列集中最相似的序列相似度超過閾值時進行預警和報警。本發明可以在復雜動態非線性、多工況條件下實時穩定檢測出特種燃料輸送過程時序參數異常，能夠有效應對高安全可靠場景中異常樣本不平衡條件下的關鍵參數異常檢測問題，檢測速度快、漏報率低，能夠實現工業級實時檢測。

本發明授權基于RNN和DTW的特種燃料輸送過程時序數據異常檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于RNN和DTW的特種燃料輸送過程時序數據異常檢測方法，包括如下步驟：1獲取特種燃料輸送監控系統正常工況下待測變量歷史的數據序列，并將這些數據序列劃分為訓練序列集和基準序列集；2利用訓練序列集對RNN進行訓練，而后利用訓練好的RNN對訓練序列集和基準序列集中的數據序列進行特征提取；3根據提取得到的特征計算確定時序數據異常檢測的預警基準值和報警基準值，具體實現方式為：對于基準序列集中任一數據序列p，采用鎖步度量方法計算其特征與訓練序列集中每一數據序列特征之間的相似度；取訓練序列集中與數據序列p之間特征相似度最高的k個數據序列組成相似序列集，k為大于1的自然數；采用彈性度量方法計算數據序列p與相似序列集中每一數據序列之間的相似度，取其中最小的相似度作為數據序列p的檢測指標REF；依據上述，遍歷得到基準序列集中每一數據序列的檢測指標REF，根據這些REF通過高斯核密度估計方法計算確定時序數據異常檢測的預警基準值，并取這些REF中的最大值作為時序數據異常檢測的報警基準值；4將待測變量實時的數據序列輸入至訓練好的RNN中以提取得到對應的特征，進而根據該特征以及預警基準值和報警基準值對待測變量實時的數據序列進行異常檢測；對于待測變量實時的數據序列q，通過RNN提取得到其特征后，計算該特征與訓練序列集中每一數據序列特征之間的歐式距離作為相似度；取訓練序列集中與數據序列q之間特征相似度最高的k個數據序列組成相似序列集，k為大于1的自然數；采用截斷策略計算數據序列q與相似序列集中每一數據序列之間的DTW相似度，取其中最小的DTW相似度作為數據序列q的檢測指標REF；若該REF大于預警基準值，則判定數據序列q檢出異常并開始預警；若REF大于報警基準值，則直接進行報警。

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