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龙图腾网获悉广州汇通国信科技有限公司申请的专利一种基于多模态数据融合的设备状态监控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：CN119883818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411970343.0，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于多模态数据融合的设备状态监控方法及系统是由李保平;李少雄;熊建斌;方润荣;张诗成;孙文威设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的设备状态监控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模态数据融合的设备状态监控方法及系统。该方法采集设备温度、应变、振动加速度的数值数据和运行记录文本数据并基于维修事件建立索引表实现异构数据时序对齐，结合傅里叶变换和小波变换提取设备动态特征并利用LSTM网络提取文本语义特征，设计多头交叉注意力机制实现特征深度融合，采用CatBoost构建状态评估模型并引入KL散度检测进行模型动态更新。本发明解决了设备状态监控中多源异构数据难以对齐、数值特征与文本特征难以有效融合、模型难以适应数据分布变化等技术难题，提高了状态评估的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于多模态数据融合的设备状态监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的设备状态监控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1.采集设备运行的历史数据，所述历史数据包括由传感器采集的温度数据、应变数据、振动加速度数据构成的数值模态数据，以及由运行状态描述记录文本、运行参数记录文本和维护记录文本构成的文本模态数据，并基于维护记录中的维修时间建立事件索引表，根据所述事件索引表对所述数值模态数据和所述文本模态数据进行时间对齐，基于所述维修时间构建状态标签，构建历史训练数据集； S2.对所述历史训练数据集进行预处理，包括对所述数值模态数据进行异常值修正和标准化处理，对所述文本模态数据进行异常处理和向量化处理，建立标准化的数据处理流程； S3.从预处理后的所述历史训练数据集中提取多模态特征并建立标准化特征提取流程，包括从所述数值模态数据中提取动态特征，从所述文本模态数据中提取语义特征，并通过多头交叉注意力机制将所述动态特征和所述语义特征融合生成融合特征向量； S4.构建状态评估模型，包括采用时间序列划分方法，将所述融合特征向量及其对应的所述状态标签按时间顺序划分为训练集、验证集和测试集，采用分类器对所述训练集进行训练得到状态评估模型，在所述验证集上确定状态判定阈值，在所述测试集上评估模型性能，通过特征贡献度分析确定各特征对状态评估的影响程度； S5.部署所述状态评估模型进行在线监控，包括采集设备运行的实时多模态数据，按照所述标准化的数据处理流程和所述标准化特征提取流程生成实时融合特征向量，通过所述状态评估模型对设备状态进行评估，并基于分布漂移检测进行模型更新。

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