貴州財經大學;深圳市啟恒勝科技有限公司喻曦獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉貴州財經大學;深圳市啟恒勝科技有限公司申請的專利基于多源異構數(shù)據(jù)的設備異常檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120145206B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202510633442.8,技術領域涉及:G06F18/2415;該發(fā)明授權基于多源異構數(shù)據(jù)的設備異常檢測方法及系統(tǒng)是由喻曦;趙勛;鄭景峰設計研發(fā)完成,并于2025-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于多源異構數(shù)據(jù)的設備異常檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于多源異構數(shù)據(jù)的設備異常檢測方法及系統(tǒng),方法包括:獲取智慧園區(qū)內生產設備的實時多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流,對實時多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流進行跨模態(tài)數(shù)據(jù)對齊處理,生成目標監(jiān)測數(shù)據(jù)集合,在每個邊緣計算節(jié)點中執(zhí)行動態(tài)特征提取操作,基于目標監(jiān)測數(shù)據(jù)集合生成多維度設備狀態(tài)特征集合,將多維度設備狀態(tài)特征集合輸入至完成訓練的異常檢測集成模型中,通過多層級特征融合策略生成設備異常概率分布,并根據(jù)設備異常概率分布確定目標設備的異常類型和異常置信度,基于異常類型和異常置信度生成設備維護指令集合并將設備維護指令集合發(fā)送至智慧園區(qū)的設備管理終端以觸發(fā)異常處理操作,從而提升智慧園區(qū)設備維護響應的自動化程度與決策可靠性。
本發(fā)明授權基于多源異構數(shù)據(jù)的設備異常檢測方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了:1.一種基于多源異構數(shù)據(jù)的設備異常檢測方法,其特征在于,包括: 獲取智慧園區(qū)內生產設備的實時多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流,所述實時多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流包括設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境傳感數(shù)據(jù)及設備操作日志數(shù)據(jù); 對所述實時多源監(jiān)測數(shù)據(jù)流進行跨模態(tài)數(shù)據(jù)對齊處理,生成目標監(jiān)測數(shù)據(jù)集合,所述跨模態(tài)數(shù)據(jù)對齊處理包括時間戳同步、數(shù)據(jù)采樣頻率統(tǒng)一和數(shù)據(jù)格式規(guī)范化; 在每個邊緣計算節(jié)點中執(zhí)行動態(tài)特征提取操作,基于所述目標監(jiān)測數(shù)據(jù)集合生成多維度設備狀態(tài)特征集合,所述多維度設備狀態(tài)特征集合包含設備運行狀態(tài)特征、環(huán)境關聯(lián)特征和數(shù)據(jù)異常波動特征; 將所述多維度設備狀態(tài)特征集合輸入至完成訓練的異常檢測集成模型中,通過多層級特征融合策略生成設備異常概率分布,并根據(jù)所述設備異常概率分布確定目標設備的異常類型和異常置信度; 基于所述異常類型和所述異常置信度生成設備維護指令集合,所述設備維護指令集合包括異常設備標識、維護優(yōu)先級和維護操作參數(shù),并將所述設備維護指令集合發(fā)送至所述智慧園區(qū)的設備管理終端以觸發(fā)異常處理操作; 所述方法還包括: 在所述設備管理終端執(zhí)行維護操作前,基于所述維護操作參數(shù)生成模擬維護后的設備運行狀態(tài)預測數(shù)據(jù),所述模擬維護后的設備運行狀態(tài)預測數(shù)據(jù)包括溫度變化趨勢模擬值、振動幅度模擬范圍及電流穩(wěn)定性預測區(qū)間; 將所述模擬維護后的設備運行狀態(tài)預測數(shù)據(jù)與歷史正常設備數(shù)據(jù)樣本進行相似度匹配,生成維護操作風險等級,所述維護操作風險等級包括設備過載概率、環(huán)境干擾敏感度及二次異常觸發(fā)可能性; 當所述維護操作風險等級超過預設安全閾值時,對所述維護操作參數(shù)中的維護間隔時長或資源分配比例進行修正,生成風險緩解后的維護操作參數(shù); 將所述風險緩解后的維護操作參數(shù)重新綁定至所述設備維護指令集合,并觸發(fā)所述設備管理終端在模擬驗證通過后執(zhí)行實際維護操作。
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