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龙图腾网获悉浙江米尔智能科技有限公司申请的专利基于AI的擦地机生产设备异常预测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119809618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510301115.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于AI的擦地机生产设备异常预测系统及方法是由徐东海;范诗梅;郑俣涛;徐飞设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的擦地机生产设备异常预测系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供基于AI的擦地机生产设备异常预测系统及方法，其中，通过实时监测擦地机生产设备的操作参数，并与历史数据对比，分离出周期性和非周期性成分；利用聚类算法识别非预期波动模式，并通过关联规则挖掘得到关键因素；结合同类型组件性能数据构建基准性能曲线，基于实际性能曲线的偏离程度，使用模糊逻辑系统评估潜在异常风险等级；采用贝叶斯网络预测未来特定时间段内可能发生的故障，生成维护建议报告。本申请提高了擦地机生产设备维护效率和可靠性。

本发明授权基于AI的擦地机生产设备异常预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于AI的擦地机生产设备异常预测方法，其特征在于，包括： 接收来自实时监测的擦地机生产设备的操作参数，对比所述操作参数和来自擦地机生产设备运行的历史数据，得到所述操作参数中的周期性和非周期性成分； 根据所述周期性和所述非周期性成分，利用聚类算法识别出所述操作参数中出现的非预期波动模式； 利用关联规则挖掘算法，对所述非预期波动模式进行因果关系和共现模式发现处理，得到关键因素； 利用所述关键因素作为输入，结合擦地机生产设备间的同类型组件性能数据，构建基准性能曲线，基于所述基准性能曲线与实际性能曲线的偏离程度，结合模糊逻辑系统评估擦地机生产设备，确定潜在异常风险等级； 根据所述非预期波动模式、所述关键因素以及所述潜在异常风险等级，采用贝叶斯网络预测预设时间段内发生故障的擦地机生产设备，生成维护建议报告； 所述利用所述关键因素作为输入，结合擦地机生产设备间的同类型组件性能数据构建基准性能曲线，基于所述基准性能曲线与实际性能曲线的偏离程度，结合模糊逻辑系统评估擦地机生产设备，确定潜在异常风险等级，包括： 利用所述关键因素作为输入，结合擦地机生产设备间的同类型组件性能数据，应用自适应滤波算法对来自多源历史性能数据进行平滑处理，得到平滑后数据，利用支持向量回归模型对所述平滑后数据进行拟合处理，生成基准性能曲线，所述多源历史性能数据包括：同类型组件性能数据、当前设备在不同时间段的实际操作参数、历史故障记录以及维护日志； 通过对比实际性能曲线与所述基准性能曲线，计算实际性能曲线与所述基准性能曲线的偏离程度，并利用均方根误差量化所述偏离程度，得到偏离程度评分； 根据所述偏离程度评分，结合模糊逻辑系统对擦地机生产设备进行评估处理，得到输出结果，并利用粒子群优化算法优化所述输出结果，得到擦地机生产设备的健康状态评估结果； 利用所述健康状态评估结果，结合时间序列预测模型，对预设时间段内的擦地机生产设备性能变化趋势进行预测处理，得到预测结果，并分析所述预测结果，确定潜在异常风险等级； 所述根据所述偏离程度评分，结合模糊逻辑系统对擦地机生产设备进行评估处理，得到输出结果，并利用粒子群优化算法优化所述输出结果，得到擦地机生产设备的健康状态评估结果，包括： 利用自适应神经模糊推理系统对所述偏离程度评分进行模糊逻辑评估处理，生成初步评估结果； 基于所述初步评估结果，结合遗传算法与差分进化算法相结合的方式，优化模糊逻辑系统，得到优化后模糊逻辑系统； 将所述偏离程度评分输入到所述优化后模糊逻辑系统中，生成输出结果，并利用粒子群优化算法与模拟退火算法，对所述输出结果进行优化处理，生成优化后输出结果； 根据集成学习方法，综合所述初步评估结果、所述优化后模糊逻辑系统及所述优化后输出结果，生成擦地机生产设备的健康状态评估结果。

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