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龙图腾网获悉中福机电(浙江)有限公司申请的专利一种基于多维数据融合的特种设备监测维护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：CN120579466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511073571.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多维数据融合的特种设备监测维护方法及系统是由黄剑波;凌金梁;刘沛羽;俞秋燕设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维数据融合的特种设备监测维护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及特种设备智能监测与维护技术领域，具体为一种基于多维数据融合的特种设备监测维护方法及系统，包括：采集并处理多源异构传感器数据；基于传感器数据和跨领域术语映射规则构建动态数字孪生模型；将传感器数据与数字孪生模型关联建立轻量化分析模型，对边缘设备进行健康状态仿真分析，生成分析结果；通过分析模型监测边缘设备的数据质量，当数据质量低于阈值时，启动协同仿真流程，将仿真分析任务转移至云端数字孪生平台，边缘设备继续基于分析模型仿真分析；构建仿真设计决策规则库，生成维护建议。本发明通过多维数据融合与边云协同仿真架构，提高了特种设备监测维护的准确性、实时性和可靠性。

本发明授权一种基于多维数据融合的特种设备监测维护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多维数据融合的特种设备监测维护方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集并预处理来自特种设备的多源异构传感器数据； 基于所述传感器数据和跨领域术语映射规则，构建参数化的动态数字孪生模型； 将所述传感器数据与所述数字孪生模型关联，构建轻量化分析模型，所述轻量化分析模型用于在边缘设备进行健康状态仿真分析，生成仿真分析结果； 将所述传感器数据与所述数字孪生模型关联，构建轻量化分析模型过程包括：选择一种轻量级网络架构作为所述轻量化分析模型的基础架构，采用模型压缩优化技术对所述基础架构进行优化；以所述动态数字孪生模型的节点作为所述轻量化分析模型中表示设备实体的节点，并依据所述动态数字孪生模型中定义的监测指标从所述传感器数据中提取的特征作为所述轻量化分析模型的输入属性节点；依据设备部件间的物理连接及功能影响关系在所述轻量化分析模型中构建初始边连接；并将表征物理规律的数学方程作为约束条件，应用在所述轻量化分析模型的参数训练与验证过程中； 所述模型压缩优化技术包括：张量分解：将参数量庞大的权重参数矩阵组织成高维张量的形式，并采用Tucker分解、CP分解的方法，将所述高维张量分解为多个低秩核心张量和若干因子矩阵的乘积；参数量化：将所述轻量化分析模型的权重参数从浮点数表示，通过线性、非线性映射，转化为8位低比特位宽的定点数表示；网络剪枝：识别并移除所述轻量化分析模型中对输出贡献度低于预设阈值的冗余连接； 通过所述轻量化分析模型检测边缘设备的数据质量，当数据质量低于预设阈值时，启动协同仿真流程，将仿真分析任务转移至云端数字孪生平台执行，边缘设备继续基于所述轻量化分析模型进行评估； 构建包含专家知识、设备手册及历史维护经验的仿真设计决策规则库；基于健康状态仿真分析结果及仿真设计决策规则库，生成维护建议。

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