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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于边云协同的工业设备监测方法、设备及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：CN120523108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511021580.7，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于边云协同的工业设备监测方法、设备及介质是由郭明达;丁一凡;杜宏伟;郑伟航;韩嘉懿;郑伟波设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边云协同的工业设备监测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于边云协同的工业设备监测方法、设备及介质，属于数据处理领域，用以解决工业设备监测低效且灵活性差的问题，方法包括：云平台接收异常分析任务；边缘服务器在检测到工业设备具有故障征兆时，生成工业设备的异常分析任务，并上传云平台；在跨模态时空知识图谱，对异常分析任务进行关联分析，得到异常分析任务的风险相关因子；根据不同的风险相关因子，对异常分析任务进行拆解，确定将要调度的子任务执行智能体；通过太赫兹链路获取不同子任务执行智能体的执行过程的环境因子数据；在环境因子数据不符合预设条件时，对太赫兹链路进行调整和或对调度的子任务执行智能体进行调整。能够更高效灵活地进行工业设备监测。

本发明授权一种基于边云协同的工业设备监测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于边云协同的工业设备监测方法，其特征在于，所述方法包括： 云平台接收边缘服务器上传的异常分析任务；边缘服务器通过部署的轻量化推理模型对工业数据进行故障推理，在检测到工业设备具有故障征兆时，生成所述工业设备的异常分析任务，将所述异常分析任务通过太赫兹链路上传至所述云平台； 在预先构建的跨模态时空知识图谱中，对所述异常分析任务进行关联分析，得到所述异常分析任务的风险相关因子；所述跨模态时空知识图谱的节点包括实体、事件和环境因子；所述跨模态时空知识图谱的边表示时空依赖关系、因果关系以及其他关系；所述环境因子包括生产节拍、网络抖动和硬件资源占用； 根据不同的风险相关因子，对所述异常分析任务进行拆解，确定将要调度的子任务执行智能体； 通过太赫兹链路获取不同子任务执行智能体的执行过程中的环境因子数据； 在所述环境因子数据不符合预设条件时，对太赫兹链路进行调整和或对调度的子任务执行智能体进行调整； 构建跨模态时空知识图谱，具体包括： 通过节点提取网络模型对工业场景文本进行节点提取，得到跨模态时空知识图谱的节点； 对不同工业设备的多模态数据进行统一Schema设计，得到不同工业设备的预处理多模态数据； 对不同工业设备的预处理多模态数据进行特征提取，得到同一工业设备的多模态特征向量； 通过图神经网络对同一工业设备的多模态特征向量进行映射到统一的语义空间，得到同一工业设备的融合特征向量； 将融合特征向量解码为结构化语义属性，对工业设备的结构化语义属性进行规则匹配，确定不同节点之间的边关系； 根据边关系为节点进行建立边连接，构建跨模态时空知识图谱； 在节点为事件节点时，对工业设备的结构化语义属性进行规则匹配，确定不同节点之间的边关系，具体包括： 根据工业设备的结构化语义属性，得到两个事件节点之间的时间间隔小于预设间隔阈值且空间距离小于预设距离阈值时，确定两个事件节点之间的边关系包括时空依赖关系； 根据工业设备的结构化语义属性，得到在两个事件之间的语义内容具有因果影响时，确定两个事件之间的边关系包括因果关系； 所述对所述异常分析任务进行关联分析，得到所述异常分析任务的风险相关因子，具体包括： 提取异常分析任务中的目标工业设备与目标事件； 在所述跨模态时空知识图谱中，查询目标工业设备与目标事件之间的因果关系链与时空依赖关系链； 将所述因果关系链与所述时空依赖关系链所包括的事件，确定为所述异常分析任务的风险相关因子。

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