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龍圖騰網獲悉福建銘博電氣設備有限公司;福建酷智科技有限公司申請的專利一種基于AI智能分析的設備異常預警系統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：CN120496250B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510991735.3，技術領域涉及：G08B19/00；該發明授權一種基于AI智能分析的設備異常預警系統是由李飛;洪惠群;陳龍龍;吳昊設計研發完成，并于2025-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于AI智能分析的設備異常預警系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于AI智能分析的設備異常預警系統，具體涉及設備群體預警領域，用于解決現有群體預警系統的預警策略僵化的問題。通過鄰接關聯模塊采集協同感知網絡中各設備節點的空間部署信息，構建空間鄰接結構；數據采集模塊整理歷史監測周期內的響應數據，按鄰接結構提取局部協同響應序列子集；模型訓練模塊基于響應序列構建局部協同響應預測模型；漂移識別模塊利用模型識別實時響應中存在趨勢性殘差增長的漂移異常節點；擴散評估模塊以殘差梯度擴散為依據，評估其對鄰接域的協同干擾程度；預警調整模塊基于擾動影響結果動態調整漂移節點及干擾鄰接節點的預警參與權重，實現對設備群體預警策略的自適應優化。

本發明授權一種基于AI智能分析的設備異常預警系統在權利要求書中公布了：1.一種基于AI智能分析的設備異常預警系統，其特征在于，包括鄰接關聯模塊、數據采集模塊、模型訓練模塊、漂移識別模塊、擴散評估模塊以及預警調整模塊，其中： 鄰接關聯模塊獲取群體預警的協同感知網絡中各設備節點的位置信息，按設備空間布局建立節點鄰接結構； 數據采集模塊采集歷史預警監測周期內的設備節點原始響應數據，按節點鄰接結構生成以目標節點為中心的局部協同響應序列子集； 模型訓練模塊將響應序列子集與節點鄰接結構輸入圖神經網絡，訓練局部協同響應預測模型； 漂移識別模塊獲取當前預警監測周期內所有設備節點的實時響應數據，調用局部協同響應預測模型計算實時殘差，識別漂移異常節點； 擴散評估模塊對漂移異常節點執行鄰接區域內的擾動擴散計算，識別對鄰接域的協同干擾； 預警調整模塊在新的群體預警監測周期中，調整漂移異常節點以及對應的協同干擾鄰接節點的預警決策參與權重； 所述漂移識別模塊獲取當前預警監測周期內所有設備節點的實時響應數據，調用局部協同響應預測模型計算實時殘差，識別漂移異常節點具體包括： 采集當前預警監測周期內每個設備節點的實時響應值，按已建立的節點鄰接結構整理為當前預警監測周期的節點響應值矩陣； 將節點響應值矩陣作為輸入基礎，調用局部協同響應預測模型生成各目標節點的實時響應預測值集合； 計算每個目標節點的預測響應值與實時響應值之間的差值殘差，構建當前預警監測周期的殘差矩陣； 將連續若干個預警監測周期的殘差矩陣進行拼接，按節點維度統計殘差的滑動增長斜率； 識別并篩選滑動增長斜率呈現持續上升趨勢的目標節點，標記為漂移異常節點并輸出節點標識； 所述擴散評估模塊對漂移異常節點執行鄰接區域內的擾動擴散計算，識別對鄰接域的協同干擾具體包括： 獲取每個漂移異常節點的鄰接域中被選定作為協同響應中心的鄰域節點集合，將該鄰域節點集合定義為協同擴散影響區域； 采用與目標節點的差值殘差相同的計算方式，按時間順序計算協同擴散影響區域中的節點殘差，對時間順序的節點殘差序列執行滑動窗口差分，構建每個鄰接節點的殘差增長梯度向量； 對協同擴散影響區域內所有鄰接節點的殘差梯度向量計算局部平均梯度，形成當前漂移節點擾動影響的梯度擴散系數； 設定漂移異常節點的擾動擴散識別閾值，若梯度擴散系數高于擾動擴散識別閾值，則判斷漂移異常節點對鄰接域構成協同干擾。

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