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龙图腾网获悉贵州财经大学;深圳市启恒胜科技有限公司申请的专利基于多源异构数据的设备异常检测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：CN120145206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510633442.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于多源异构数据的设备异常检测方法及系统是由喻曦;赵勋;郑景峰设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构数据的设备异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源异构数据的设备异常检测方法及系统，方法包括：获取智慧园区内生产设备的实时多源监测数据流，对实时多源监测数据流进行跨模态数据对齐处理，生成目标监测数据集合，在每个边缘计算节点中执行动态特征提取操作，基于目标监测数据集合生成多维度设备状态特征集合，将多维度设备状态特征集合输入至完成训练的异常检测集成模型中，通过多层级特征融合策略生成设备异常概率分布，并根据设备异常概率分布确定目标设备的异常类型和异常置信度，基于异常类型和异常置信度生成设备维护指令集合并将设备维护指令集合发送至智慧园区的设备管理终端以触发异常处理操作，从而提升智慧园区设备维护响应的自动化程度与决策可靠性。

本发明授权基于多源异构数据的设备异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源异构数据的设备异常检测方法，其特征在于，包括： 获取智慧园区内生产设备的实时多源监测数据流，所述实时多源监测数据流包括设备运行状态数据、环境传感数据及设备操作日志数据； 对所述实时多源监测数据流进行跨模态数据对齐处理，生成目标监测数据集合，所述跨模态数据对齐处理包括时间戳同步、数据采样频率统一和数据格式规范化； 在每个边缘计算节点中执行动态特征提取操作，基于所述目标监测数据集合生成多维度设备状态特征集合，所述多维度设备状态特征集合包含设备运行状态特征、环境关联特征和数据异常波动特征； 将所述多维度设备状态特征集合输入至完成训练的异常检测集成模型中，通过多层级特征融合策略生成设备异常概率分布，并根据所述设备异常概率分布确定目标设备的异常类型和异常置信度； 基于所述异常类型和所述异常置信度生成设备维护指令集合，所述设备维护指令集合包括异常设备标识、维护优先级和维护操作参数，并将所述设备维护指令集合发送至所述智慧园区的设备管理终端以触发异常处理操作； 所述方法还包括： 在所述设备管理终端执行维护操作前，基于所述维护操作参数生成模拟维护后的设备运行状态预测数据，所述模拟维护后的设备运行状态预测数据包括温度变化趋势模拟值、振动幅度模拟范围及电流稳定性预测区间； 将所述模拟维护后的设备运行状态预测数据与历史正常设备数据样本进行相似度匹配，生成维护操作风险等级，所述维护操作风险等级包括设备过载概率、环境干扰敏感度及二次异常触发可能性； 当所述维护操作风险等级超过预设安全阈值时，对所述维护操作参数中的维护间隔时长或资源分配比例进行修正，生成风险缓解后的维护操作参数； 将所述风险缓解后的维护操作参数重新绑定至所述设备维护指令集合，并触发所述设备管理终端在模拟验证通过后执行实际维护操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州财经大学;深圳市启恒胜科技有限公司，其通讯地址为：550031 贵州省贵阳市花溪大学城；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。