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龙图腾网获悉山东能源数智云科技有限公司申请的专利基于知识图谱与大模型的设备健康状态评估方法及装置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：CN120524274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511014845.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于知识图谱与大模型的设备健康状态评估方法及装置是由李业;尹旭;王玉石;鲍怀谦;王金瑞;张宗振设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱与大模型的设备健康状态评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识图谱与大模型的设备健康状态评估方法及装置，涉及工业自然语言处理与应用技术领域，对工业设备振动信号进行频带分解与能量建模，对敏感频段的能量变化进行定位，对瞬态冲击与突变信息进行有效捕捉。通过神经网络利用其对预设频带的动态响应机制进行特征提取，结合上述目标特征向量具有强区分度，能够对与设备健康状态密切相关的特征变化趋势有效识别，并将其抽象为高判别能力的高层特征。还结合工业设备的知识图谱进行设备健康状态的融合推理，能够提升诊断结果的准确性与可解释性。有效解决传统方法在面对非平稳、非线性和多频带耦合振动信号时特征提取困难、分类精度低、可解释性差等问题。

本发明授权基于知识图谱与大模型的设备健康状态评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱与大模型的设备健康状态评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取工业设备在运行过程的振动监测信号； 将所述振动监测信号分解为多个频率子带，提取每个所述频率子带对应的能量分布； 根据所述能量分布，对所述振动监测信号进行归一化处理，生成所述振动监测信号对应的目标特征向量； 将所述目标特征向量输入至预设的神经网络中，通过所述神经网络对所述目标特征向量进行特征提取，确定所述目标特征向量对应的待测特征；其中，所述待测特征基于所述神经网络对预设频带的动态响应确定； 基于所述待测特征，以及所述工业设备对应的设备知识图谱，对所述工业设备进行设备健康状态进行分类评估，确定所述工业设备指示的健康状态评估结果； 将所述振动监测信号分解为多个频率子带，提取每个所述频率子带对应的能量分布的步骤，包括： 通过小波变换函数对所述振动监测信号进行多尺度分解，得到不同时间尺度对应的频带局部特征；其中，每个时间尺度对应预设的频率子带； 确定所述频带局部特征在当前频率子带下的模值响应；所述模值响应用于表征所述频带局部特征指示的信号能量密度的幅值特征； 基于所述模值响应，确定当前频率子带对应的能量分布； 将所述目标特征向量输入至预设的神经网络中，通过所述神经网络对所述目标特征向量进行特征提取，确定所述目标特征向量对应的待测特征的步骤，包括： 将所述目标特征向量输入至预设的神经网络中，根据所述目标特征向量在邻域内的相似度，对所述目标特征向量进行高维非线性映射，得到所述目标特征向量的高维特征表示； 对所述高维特征表示进行非线性幅值放大，确定所述高维特征表示对应的频带响应变化； 基于所述频带响应变化，对所述高维特征表示进行频带幅值调整； 基于所述频带幅值调整指示的动态响应，对所述高维特征表示进行非线性转换，得到所述目标特征向量对应的待测特征。

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