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龙图腾网获悉闽江师范高等专科学校申请的专利一种工业互联网的综合管理与优化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：CN120146842B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510623214.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种工业互联网的综合管理与优化系统是由朱发财;林道华;叶宁设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工业互联网的综合管理与优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种工业互联网的综合管理与优化系统，涉及工业设备管理技术领域，通过从维修输送日志中提取多个连续历史周期的历史故障数据，进行分析处理，得到历史高故障集合，对历史高故障集合内多个故障高频时段进行高故障频率值分析处理，得到子时段比对值，从而通过子时段比对值反映出不同故障高频时段所划分后同排名的历史高频子时段在故障频率变化量稳定和趋势相似性这两个方面的整体特征，有利于识别出不同故障高频时段所划分后同排名的历史高频子时段的故障规律，对未来周期内的工业设备的维护提供了数据支持。

本发明授权一种工业互联网的综合管理与优化系统在权利要求书中公布了：1.一种工业互联网的综合管理与优化系统，其特征在于，包括以下步骤： 高需筛选模块：对多个连续历史周期内的历史故障数据及对应的历史周期进行分析处理，得到历史高故障集合； 其中，将历史周期划分为若干个连续且时间长度相等的历史时段，在历史时段内的历史故障频率大于等于额定故障频率的数值记为高故障频率值； 将高故障频率值相对应的历史时段标记为故障高频时段； 类型分析模块：对历史高故障集合内的故障高频时段与高故障频率值构建分析矩阵，对分析矩阵内的历史故障频率数据进行处理，输出得到子时段变化类型； 分析矩阵的获取方式为： 在历史高故障集合中，将每个故障高频时段均划分为若干个时间长度相等的历史高频子时段； 对每个故障高频时段所划分后的历史高频子时段进行矩阵排序处理，得到分析矩阵，其中，分析矩阵R中行数据表示为各故障高频时段内所划分的历史高频子时段，分析矩阵R中列数据表示为不同故障高频时段内所划分的历史高频子时段，n表示各个故障高频时段内历史高频子时段的总数量，m表示为故障高频时段的总数量； 提取分析矩阵R中列数据，得到集合； 获取历史高频子时段两个端点相对应的历史故障频率，并进行相加求和取均值，得到单元变化均值； 将集合内所有历史高频子时段相对应的单元变化均值进行方差计算，得到变化稳定值； 将集合内的任意相邻历史高频子时段进行组合，并按照时间序列进行排序，得到元素分析组； 提取元素分析组内时间靠前历史高频子时段对应靠前时段变化线的斜率； 提取元素分析组内时间靠后历史高频子时段对应靠后时段变化线的斜率； 将斜率与斜率进行做差，取绝对值，得到组合斜率差，将所有元素分析组相对应的组合斜率差进行相加求和取均值，得到趋势相似值； 将趋势相似值与变化稳定值进行相加求和，得到子时段比对值； 若子时段比对值大于子时段比对阈值，则生成时段波动信号，将生成时段波动信号相对应的历史高频子时段标记为变化波动子时段； 若子时段比对值小于等于子时段比对阈值，则生成时段稳定信号，将生成时段稳定信号相对应的历史高频子时段标记为变化稳定子时段； 规律分析模块：对多个故障高频时段内变化稳定子时段和变化波动子时段出现的规律进行处理，得到工业设备故障的周期变化信号或非周期变化信号； 预测处理模块：基于周期变化信号与非周期变化信号，获取不同周期变化下的预测高频有效值，完成对未来时段工业设备故障的预测工作。

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闽江师范高等专科学校，其通讯地址为：350000 福建省福州市闽侯县上街大学城学园南路；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”。