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龙图腾网获悉深圳市凌壹科技有限公司申请的专利基于数字孪生的嵌入式计算机预测性维护控制系统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：CN120104434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510601671.1，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权基于数字孪生的嵌入式计算机预测性维护控制系统是由吴丰义设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的嵌入式计算机预测性维护控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生的嵌入式计算机预测性维护控制系统，涉及计算机技术领域，包括：数据融合建模模块，利用数字孪生体构建高精度数字模型；故障异常检测模块，用于判断芯片的结温是否超过预警临界点，则发出预警，采用小波包分解提取振动信号能量熵值，判断能量熵值是否超过预设值，若是，则判断嵌入式计算机发生异常；预测设备维护模块，采用强化学习动态调整维护周期；人机协同决策模块，得到机器评估，基于高精度数字化模型，得到人为评估，合并机器评估与人为评估，得到人机协同评估。本发明的优点在于：能前瞻性地预测嵌入式计算机的问题,动态调整维护周期，实现嵌入式计算机的预测性维护。

本发明授权基于数字孪生的嵌入式计算机预测性维护控制系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的嵌入式计算机预测性维护控制系统，其特征在于，包括： 数据融合建模模块，所述数据融合建模模块设置传感器实时监测嵌入式计算机的温度、振动数据，将数据上传云端，利用数字孪生体构建高精度数字模型； 故障异常检测模块，所述故障异常检测模块基于高精度数字模型，评估芯片的结温变化情况，设置结温预警临界点，若芯片的结温超过预警临界点，则发出预警，基于高精度数字模型，采用小波包分解提取振动信号能量熵值，判断能量熵值是否超过预设值，若是，则判断嵌入式计算机发生异常； 预测设备维护模块，所述预测设备维护模块基于设备剩余寿命预测，采用强化学习动态调整维护周期； 人机协同决策模块，所述人机协同决策模块在设备端部署轻量化CNN模型，实现振动频谱的本地实时分析，得到机器评估，基于高精度数字化模型，得到人为评估，合并机器评估与人为评估，得到人机协同评估，并进行维护控制； 所述采用小波包分解提取振动信号能量熵值，判断能量熵值是否超过预设值，若是，则判断嵌入式计算机发生异常包括： 获取高精度数字模型的振动信号； 利用小波包分解振动信号，得到划分后的至少一个频率段； 判断小波包分解振动信号的分解层数是否属于标准分解层数区间，若是则利用熵值计算公式计算振动信号的能量熵值大小，若否，则再次获取高精度数字模型的振动信号，并利用小波包分解振动信号； 判断能量熵值是否超过预设值，若是，则判断嵌入式计算机发生异常； 所述熵值计算公式为：， 式中，H为熵值能量，为频率为第i个频率段的个数占所有频率段个数的比值，n为振动信号小波包分解后的频率段的个数； 所述小波包分解是让信号通过一系列中心频率不同但带宽相同的滤波器，得到至少一个的频段的信号； 所述预设值和标准分解层数区间获取步骤如下： 获取至少一个时间段嵌入式计算计正常运行时的至少一个振动频率； 利用小波包分解至少一个振动频率，获取至少一个振动频率的分解层数与能量熵值； 绘制振动频率的分解层数与能量熵值的条状统计图； 基于条状统计图，找出能量熵值集中分布对应的分解层数区间，记为标准分解层数区间，能量熵值集中分布对应的熵值平均值记为预设值。

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