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龙图腾网获悉四川天邑康和通信股份有限公司申请的专利基于融合网关的车间设备管理方法、装置、终端和介质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：CN120046122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510539985.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于融合网关的车间设备管理方法、装置、终端和介质是由彭建兴;肖安勇设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合网关的车间设备管理方法、装置、终端和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于融合网关的车间设备管理方法、装置、终端和介质，所述方法包括：获取车间设备运行信息、车间设备日志信息以及所述环境信息，并对所述车间设备运行信息以及车间设备日志信息进行预处理，得到联合表征信息；通过预设异常识别模型，根据所述联合表征信息，得到异常识别结果；通过预设多模态特征融合模型，根据所述联合表征信息以及异常识别结果，得到车间设备健康指数；通过预设车间设备管理优化模型，根据所述车间设备健康指数以及所述环境信息，得到目标优化管理策略。本申请旨在精准降低车间设备故障发生频率，进而提升车间设备的运行效率。

本发明授权基于融合网关的车间设备管理方法、装置、终端和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于融合网关的车间设备管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车间设备运行信息、车间设备日志信息以及环境信息，并对所述车间设备运行信息以及车间设备日志信息进行预处理，得到联合表征信息，其中，所述车间设备运行信息用于表征车间设备的实时运行状况，所述车间设备日志信息用于表征车间设备的历史运行状况，所述联合表征信息用于表征车间设备的时序、事件以及图像层面上的状况； 通过预设异常识别模型，根据所述联合表征信息，得到异常识别结果；所述联合表征信息包括时序特征向量以及热成像图像，所述预设异常识别模型包括异常警告信号模型以及热状态分类模型，所述异常识别结果包括车间设备对应的异常警告信号以及车间设备对应的热状态标签； 所述通过预设异常识别模型，根据所述联合表征信息，得到异常识别结果，包括： 通过所述异常警告信号模型，根据所述时序特征向量，得到所述异常警告信号； 通过所述热状态分类模型，根据所述热成像图像，得到所述热状态标签； 所述异常警告信号模型包括编码器以及解码器，所述编码器包括三层LSTM层，所述解码器包括三层反LSTM层； 所述通过所述异常警告信号模型，根据所述时序特征向量，得到所述异常警告信号，包括： 通过所述编码器，将所述时序特征向量压缩为低维潜在向量； 通过所述解码器，对所述低维潜在向量进行重构处理，得到重构后的时序特征向量； 若所述重构后的时序特征向量与所述时序特征向量之间的均方误差大于或等于预设动态阈值，则基于重构后的时序特征向量，得到所述异常警告信号，以全面地理解所述时序特征向量中的时序信号特征，其中，所述时序特征向量为振动频谱数据； 通过预设多模态特征融合模型，根据所述联合表征信息以及异常识别结果，得到车间设备健康指数； 通过预设车间设备管理优化模型，根据所述车间设备健康指数以及所述环境信息，得到目标优化管理策略； 所述预设车间设备管理优化模型包括第一全连接层、第二全连接层、第三全连接层以及高斯策略层，所述第一全连接层、第二全连接层以及第三全连接层之间的神经元数量之比为1:2:4，所述高斯策略层的激活函数为Tanh函数，所述目标优化管理策略包括车间设备的优化控制参数； 所述通过预设车间设备管理优化模型，根据所述车间设备健康指数以及所述环境信息，得到目标优化管理策略，包括： 通过所述第一全连接层，根据所述车间设备健康指数以及所述环境信息，得到第一中间向量； 通过所述第二全连接层，根据所述第一中间向量，得到第二中间向量； 通过所述第三全连接层，根据所述第二中间向量，得到控制参数的初步分布； 通过所述高斯策略层，根据所述控制参数的初步分布，得到所述优化控制参数。

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四川天邑康和通信股份有限公司，其通讯地址为：611330 四川省成都市大邑县晋原镇雪山大道一段198号；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”。

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