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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京先維信息技術(shù)有限公司申請的專利面向鋁產(chǎn)品生產(chǎn)異常的時(shí)序大模型預(yù)警方法及系統(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)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120493141B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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?zhí)?專利號為：202510992691.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)面向鋁產(chǎn)品生產(chǎn)異常的時(shí)序大模型預(yù)警方法及系統(tǒng)是由葛俊海;賈偉;胡亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本面向鋁產(chǎn)品生產(chǎn)異常的時(shí)序大模型預(yù)警方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向鋁產(chǎn)品生產(chǎn)異常的時(shí)序大模型預(yù)警方法及系統(tǒng)，屬于故障預(yù)警技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點(diǎn)是包括，獲取預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)鋁產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的參數(shù)數(shù)據(jù)，參數(shù)包括熔煉溫度和軋制壓力；將參數(shù)數(shù)據(jù)輸入多尺度異常檢測模塊中，根據(jù)滑動窗口及分層聚類得到第一異常數(shù)據(jù)；根據(jù)第一異常數(shù)據(jù)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊、變換器網(wǎng)絡(luò)模塊和異常對比模塊，得到第二異常數(shù)據(jù)；將第二異常數(shù)據(jù)輸入至因果分析模塊，根據(jù)預(yù)設(shè)的有向無環(huán)圖輸出異常情況及預(yù)警指令，本發(fā)明通過多尺度異常檢測模塊對數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊處理，能夠顯著降低計(jì)算量，之后通過因果分析模塊，將因果分析與時(shí)序大模型的輸出結(jié)果結(jié)合，有效識別真實(shí)異常情況，降低誤報(bào)率。

本發(fā)明授權(quán)面向鋁產(chǎn)品生產(chǎn)異常的時(shí)序大模型預(yù)警方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種面向鋁產(chǎn)品生產(chǎn)異常的時(shí)序大模型預(yù)警方法，其特征在于，時(shí)序大模型包括多尺度異常檢測模塊、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊、變換器網(wǎng)絡(luò)模塊、異常對比模塊和因果分析模塊，所述時(shí)序大模型預(yù)警方法由所述時(shí)序大模型執(zhí)行，所述時(shí)序大模型預(yù)警方法包括： 獲取預(yù)設(shè)時(shí)間內(nèi)鋁產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的參數(shù)數(shù)據(jù)，所述參數(shù)包括熔煉溫度和軋制壓力； 將所述參數(shù)數(shù)據(jù)輸入所述多尺度異常檢測模塊中，根據(jù)滑動窗口及分層聚類得到第一異常數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述第一異常數(shù)據(jù)、所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊、變換器網(wǎng)絡(luò)模塊和異常對比模塊，得到第二異常數(shù)據(jù)； 將所述第二異常數(shù)據(jù)輸入至所述因果分析模塊，根據(jù)預(yù)設(shè)的有向無環(huán)圖輸出異常情況及預(yù)警指令； 其中，所述參數(shù)數(shù)據(jù)為多組，每組參數(shù)數(shù)據(jù)對應(yīng)一采集時(shí)刻，所述將所述參數(shù)數(shù)據(jù)輸入所述多尺度異常檢測模塊中，根據(jù)滑動窗口及分層聚類得到第一異常數(shù)據(jù)，包括： 將所述參數(shù)數(shù)據(jù)中的每個(gè)數(shù)據(jù)按照采集時(shí)刻進(jìn)行排序，得到每類參數(shù)對應(yīng)的時(shí)序數(shù)據(jù)； 對于每個(gè)所述時(shí)序數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)的窗口大小和步長進(jìn)行滑動，得到多個(gè)數(shù)據(jù)片段； 根據(jù)數(shù)據(jù)片段的特征值，得到多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)； 基于所述多個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行分層聚類，得到第一異常數(shù)據(jù)； 其中，所述根據(jù)所述第一異常數(shù)據(jù)、所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊、變換器網(wǎng)絡(luò)模塊和異常對比模塊，得到第二異常數(shù)據(jù)，包括： 將所述第一異常數(shù)據(jù)輸入至所述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模塊，得到第一特征向量組； 將所述第一特征向量組輸入至所述變換器網(wǎng)絡(luò)模塊，得到第二特征向量組； 將所述第二特征向量組輸入至所述異常對比模塊，根據(jù)預(yù)設(shè)概率分布得到所述第二異常數(shù)據(jù)； 其中，所述預(yù)設(shè)的有向無環(huán)圖根據(jù)所述第二特征向量組確定，所述將所述第二異常數(shù)據(jù)輸入至所述因果分析模塊，根據(jù)預(yù)設(shè)的有向無環(huán)圖輸出異常情況及預(yù)警指令，包括： 根據(jù)所述第二異常數(shù)據(jù)確定異常參數(shù)集合； 根據(jù)所述預(yù)設(shè)的有向無環(huán)圖確定所述異常參數(shù)集合對應(yīng)的因果路徑； 判斷所述因果路徑是否符合預(yù)設(shè)的因果邏輯，根據(jù)判斷結(jié)果輸出異常情況及預(yù)警指令。

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