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龙图腾网获悉中国标准化研究院申请的专利一种基于边缘计算的数据责任溯源方法及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：CN119443815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411578496.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于边缘计算的数据责任溯源方法及系统是由孙文峰;王淑敏设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算的数据责任溯源方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电子数字数据处理技术领域，具体为一种基于边缘计算的数据责任溯源方法及系统，该方法包括：采集生产线周边环境数据，经处理得到区域环境影响特征值；获取各边缘设备运行数据，经处理得到各边缘设备的性能评估指数，并对各边缘设备进行可承载数据量匹配；采集各边缘设备基本数据，经处理得到各边缘设备异常特征值；综合分析得到各边缘设备的故障风险评估指标，并对各边缘设备进行风险评估并反馈；获取各边缘设备的需求处理数据，并对各边缘设备和云端处理设备进行数据分配，本发明通过提供一种基于边缘计算的数据责任溯源方法及系统，可以确保数据得到及时、有效的处理，提高数据处理的整体效率和资源的整体利用率。

本发明授权一种基于边缘计算的数据责任溯源方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的数据责任溯源方法，其特征在于，包括： 获取目标生产线的边缘设备，标记为各边缘设备，采集生产线周边环境数据，经处理得到区域环境影响特征值； 获取各边缘设备运行数据，经处理得到各边缘设备的性能评估指数，根据各边缘设备的性能评估指数对各边缘设备进行可承载数据量匹配； 采集各边缘设备基本数据，经处理得到各边缘设备异常特征值； 根据区域环境影响特征值、各边缘设备的性能评估指数和各边缘设备异常特征值，综合分析得到各边缘设备的故障风险评估指标，根据各边缘设备的故障风险评估指标对各边缘设备进行风险评估并反馈； 获取各边缘设备的需求处理数据，并根据各边缘设备的可承载数据量和风险评估结果对各边缘设备和云端处理设备进行数据分配； 所述经处理得到区域环境影响特征值，具体过程为： 所述生产线周边环境数据，包括：设备运行期间各环境监测点的灰尘浓度、电磁干扰强度、静电放电电荷量和振动强度，从系统数据库中提取得到临界灰尘浓度、临界电磁干扰强度、临界静电放电电荷量和临界振动强度，综合分析得到区域环境影响特征值； 所述经处理得到各边缘设备的性能评估指数，具体过程为： 所述各边缘设备运行数据，包括：各边缘设备在运行期间各时间监测点的数据吞吐量、处理器利用率、内存使用率、响应时间和读写速度，从系统数据库中提取得到临界处理器利用率、临界内存使用率、临界数据吞吐量、临界响应时间和临界读写速度，综合分析得到各边缘设备的性能评估指数； 所述经处理得到各边缘设备异常特征值，具体过程为： 所述各边缘设备基本数据，包括：各边缘设备在运行期间各时间监测点的电压、电流和功率，从系统数据库中提取得到额定电压、额定电流、额定功率、允许偏差电流、允许偏差电压和允许偏差功率，并根据区域环境影响特征值，综合分析得到各边缘设备异常特征值； 所述综合分析得到各边缘设备的故障风险评估指标，具体分析过程为： 根据区域环境影响特征值、各边缘设备的性能评估指数和各边缘设备异常特征值，综合分析得到各边缘设备的故障风险评估指标； 所述区域环境影响特征值的数值表达式为： 式中，表示区域环境影响特征值，t表示时间变量，t∈[t0，t1]，t1表示当前时间点，t0表示监测开始时间点，i表示各环境监测点的编号，i＝1,2,3,...,h，h表示环境监测点的总数，Hit表示第i个环境监测点在t时刻的灰尘浓度，Git表示第i个环境监测点在t时刻的电磁干扰强度，Dit表示第i个环境监测点在t时刻的静电放电电荷量，Zit表示第i个环境监测点在t时刻的振动强度，ΔH表示临界灰尘浓度，ΔG表示临界电磁干扰强度，ΔD表示临界静电放电电荷量，ΔZ表示临界振动强度，μ1表示预设的灰尘浓度对应的区域环境影响因子，μ2表示预设的电磁干扰强度对应的区域环境影响因子，μ3表示预设的静电放电电荷量对应的区域环境影响因子，μ4表示预设的振动强度对应的区域环境影响因子； 所述各边缘设备的性能评估指数的数值表达式为： 式中，表示第n个边缘设备的性能评估指数，e表示自然常数，n表示各边缘设备的编号，n＝1,2,3,...,m，m表示边缘设备的总数，j表示各时间监测点的编号，j＝1,2,3,...,d，d表示时间监测点的总数，τMnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的数据吞吐量，τWnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的处理器利用率，τLnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的内存使用率，τNnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的响应时间，τPnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的读写速度，ΔτW表示临界处理器利用率，ΔτL表示临界内存使用率，ΔτM表示临界数据吞吐量，ΔτN表示临界响应时间，ΔτP表示临界读写速度，表示预设的处理器使用率对应的边缘设备性能影响因子，表示预设的内存使用率对应的边缘设备性能影响因子，表示预设的数据吞吐量对应的边缘设备性能影响因子，表示预设的响应时间对应的边缘设备性能影响因子，表示预设的读写速度对应的边缘设备性能影响因子； 所述各边缘设备异常特征值的数值表达式为： 式中，表示第n个边缘设备异常特征值，表示区域环境影响特征值，αnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的电压，βnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的电流，γnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的功率，α0表示额定电压，β0表示额定电流，γ0表示额定功率，Δα表示允许偏差电流，Δβ表示允许偏差电压，Δγ表示允许偏差功率，ω1表示预设的区域环境影响特征值对应的设备异常影响因子，ω2表示预设的电压对应的设备异常影响因子，ω3表示预设的电流对应的设备异常影响因子，ω4表示预设的功率对应的设备异常影响因子。 所述各边缘设备的性能评估指数的数值表达式为： 式中，表示第n个边缘设备的性能评估指数，e表示自然常数，n表示各边缘设备的编号，n＝1,2,3,...,m，m表示边缘设备的总数，j表示各时间监测点的编号，j＝1,2,3,...,d，d表示时间监测点的总数，τMnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的数据吞吐量，τWnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的处理器利用率，τLnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的内存使用率，τNnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的响应时间，τPnj表示第n个边缘设备在第j个时间监测点的读写速度，ΔτW表示临界处理器利用率，ΔτL表示临界内存使用率，ΔτM表示临界数据吞吐量，ΔτN表示临界响应时间，ΔτP表示临界读写速度，表示预设的处理器使用率对应的边缘设备性能影响因子，表示预设的内存使用率对应的边缘设备性能影响因子，表示预设的数据吞吐量对应的边缘设备性能影响因子，表示预设的响应时间对应的边缘设备性能影响因子，表示预设的读写速度对应的边缘设备性能影响因子。

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