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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江小蘭智慧科技有限公司申請(qǐng)的專利一種基于物聯(lián)網(wǎng)的校園自助洗衣設(shè)備異常識(shí)別系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120408474B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510916918.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的校園自助洗衣設(shè)備異常識(shí)別系統(tǒng)是由陳藝戎;劉峻;屈玥明設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-03向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于物聯(lián)網(wǎng)的校園自助洗衣設(shè)備異常識(shí)別系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的校園自助洗衣設(shè)備異常識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)中包括：用戶操作行為對(duì)齊模塊，通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法量化行為偏離度生成第一權(quán)重因子；多源狀態(tài)特征提取模塊，結(jié)合振動(dòng)頻譜與電機(jī)電流波形分析，提取設(shè)備狀態(tài)矩陣以生成第二權(quán)重因子；健康度融合決策模塊基于熵值法動(dòng)態(tài)分配權(quán)重，計(jì)算健康度評(píng)分觸發(fā)設(shè)備級(jí)異常檢測(cè)；異常傳播拓?fù)浣ＤK構(gòu)建融合拓?fù)鋱D，結(jié)合歷史故障率與實(shí)時(shí)負(fù)載動(dòng)態(tài)分配傳播權(quán)重，生成異常傳播路徑概率圖；時(shí)空預(yù)警可視化模塊綜合設(shè)備位置與異常概率，劃分多級(jí)告警等級(jí)，通過熱力圖層動(dòng)態(tài)展示風(fēng)險(xiǎn)分布，因此本發(fā)明顯著提升校園自助洗衣設(shè)備異常識(shí)別的檢測(cè)精度和效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的校園自助洗衣設(shè)備異常識(shí)別系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的校園自助洗衣設(shè)備異常識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括： 用戶操作行為對(duì)齊模塊，用于生成洗衣設(shè)備的用戶操作時(shí)序日志，通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對(duì)齊所述用戶操作時(shí)序日志與預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)操作模板，計(jì)算操作行為偏離度生成表征用戶行為異常概率的第一權(quán)重因子，其中，所述通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對(duì)齊所述用戶操作時(shí)序日志與預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)操作模板，計(jì)算操作行為偏離度作為設(shè)備健康度的第一權(quán)重因子時(shí)，包括：提取所述用戶操作時(shí)序日志中的預(yù)約時(shí)段分布密度、模式切換頻率及支付中斷次數(shù)作為關(guān)鍵行為指標(biāo)；通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法計(jì)算各個(gè)所述關(guān)鍵行為指標(biāo)與預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)操作模板的累積路徑距離；對(duì)所述累積路徑距離進(jìn)行加權(quán)求和，得到操作行為偏離度，將所述操作行為偏離度作為設(shè)備健康度的第一權(quán)重因子； 多源狀態(tài)特征提取模塊，用于基于實(shí)時(shí)獲取的多源運(yùn)行數(shù)據(jù)構(gòu)建所述洗衣設(shè)備的設(shè)備狀態(tài)矩陣，提取所述設(shè)備狀態(tài)矩陣中超過預(yù)設(shè)安全閾值的特征參數(shù)生成表征設(shè)備物理狀態(tài)異常的第二權(quán)重因子； 健康度融合決策模塊，用于對(duì)所述第一權(quán)重因子和所述第二權(quán)重因子進(jìn)行加權(quán)決策，以得到所述洗衣設(shè)備的健康度評(píng)分，當(dāng)所述健康度評(píng)分低于第一閾值時(shí)觸發(fā)設(shè)備級(jí)異常檢測(cè)，得到所述洗衣設(shè)備的設(shè)備級(jí)異常類型； 異常傳播拓?fù)浣ＤK，用于構(gòu)建所述洗衣設(shè)備的物理連接拓?fù)渑c數(shù)據(jù)通信拓?fù)涞娜诤贤負(fù)鋱D，基于設(shè)備歷史故障率與實(shí)時(shí)負(fù)載狀態(tài)動(dòng)態(tài)分配所述融合拓?fù)鋱D各節(jié)點(diǎn)的異常傳播權(quán)重，根據(jù)所述融合拓?fù)鋱D節(jié)點(diǎn)間的連接強(qiáng)度與所述異常傳播權(quán)重生成異常傳播路徑概率圖； 時(shí)空預(yù)警可視化模塊，用于基于所述設(shè)備級(jí)異常類型與所述異常傳播路徑概率圖計(jì)算所述洗衣設(shè)備的群體異常概率，并根據(jù)概率區(qū)間劃分多級(jí)告警等級(jí)，融合所述洗衣設(shè)備的位置信息與所述多級(jí)告警等級(jí)生成可視化告警日志。

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