买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种基于复杂工业图谱动态演化的早期故障预警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：CN120580828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511079852.9，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权一种基于复杂工业图谱动态演化的早期故障预警方法及系统是由刘兆伟;董济豪;于彦伟;王涛;张树立;张金鑫;刘延乐;程徐;赵鑫鑫;李腾江;阎维青;姜岸佐;李恒;单垚设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复杂工业图谱动态演化的早期故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障预警技术领域，尤其是涉及一种基于复杂工业图谱动态演化的早期故障预警方法及系统。方法包括基于获取的工业设备参数构建多层次工业系统知识图谱；基于图谱动态演化机制对多层次工业系统知识图谱进行自适应知识更新；基于大模型和知识图谱构建联合推理框架；基于自适应知识更新和持续学习机制优化联合推理框架；利用优化后的联合推理框架进行工业设备早期故障预警。本发明“基于复杂工业系统图谱动态演化与大模型联合推理的早期故障预警系统”融合动态知识图谱和大型语言模型，实现了早期、准确、可解释的工业故障预警。

本发明授权一种基于复杂工业图谱动态演化的早期故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂工业图谱动态演化的早期故障预警方法，其特征在于，包括： 获取工业设备参数； 基于获取的工业设备参数构建多层次工业系统知识图谱； 基于图谱动态演化机制对多层次工业系统知识图谱进行自适应知识更新； 基于大模型和知识图谱构建联合推理框架； 基于自适应知识更新和持续学习机制优化联合推理框架； 利用优化后的联合推理框架进行工业设备早期故障预警； 所述基于获取的工业设备参数构建多层次工业系统知识图谱，包括定义图谱总体架构，通过物理实体节点部件和参数特性构建表示工业系统物理结构和设备组件关系的基础图谱，形成物理层子图；通过功能单元节点功能关系构建描述系统功能模块及其交互关系的抽象表示，形成功能层子图；通过监测节点数据和监测装置建立监测参数及其关联关系的网络表示，形成监测层子图；其中多层次工业系统知识图谱表示为： ， 其中，表示物理层子图，包含设备、部件物理实体及其连接关系；表示功能层子图，描述系统的功能单元及其交互；表示监测层子图，包含传感器和监测点信息；分别表示物理层与功能层、功能层与监测层、物理层与监测层之间的跨层关系； 所述基于获取的工业设备参数构建多层次工业系统知识图谱，还包括分别基于物理层、监测层与功能层建立三层图谱之间的映射关系，确保知识表示的完整性和一致性，其中，通过贡献度分析量化物理组件对功能实现的重要程度，建立物理组件与功能单元之间的映射权重；通过敏感度和覆盖度分析确定监测参数对功能状态的反映能力，建立功能状态与监测参数之间的关联权重；最后通过跨层约束来确保整体语义的一致性，表示为： ， 其中，表示图谱的语义一致性度量；表示满足语义一致性的路径集合，即从物理实体经功能单元到监测点的有效路径；表示所有可能的路径集合； 所述基于图谱动态演化机制对多层次工业系统知识图谱进行自适应知识更新，包括建立图谱随时间变化的数学表示，将静态图谱扩展为动态时序结构，并建立图谱演化的数学模型，描述图谱状态变化的驱动因素和变化规律；设计图谱中节点和边属性的动态更新机制，使图谱能够实时反映系统状态变化，其中，建立物理组件健康状态的动态更新模型，综合考虑监测数据、历史状态和外部环境因素；建立使用时长累计属性的积分更新模型，准确记录设备的累计运行状况，对于使用时长累计属性，采用积分更新模型，表示为： ， 其中，表示组件i截至时刻t的累计运行时间，表示组件在时刻的运行状态。

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烟台大学，其通讯地址为：264003 山东省烟台市莱山区清泉路30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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。