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龙图腾网获悉上海明奇网络科技有限公司申请的专利基于物联采集的多元设备数据融合故障预测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：CN120705825B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511188945.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于物联采集的多元设备数据融合故障预测方法及系统是由张刚;韩家辉;匡柏权设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联采集的多元设备数据融合故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于物联采集的多元设备数据融合故障预测方法及系统，首先获取物联采集的包含不同设备组件运行状态数据及环境影响数据的多元设备数据集合，每个数据携带采集时刻及设备组件标识，接着根据设备组件标识关联预设设备知识库中的对应子库，该子库存储组件正常运行数据特征及历史故障关联数据，然后对多元设备数据进行场景化标注，调用故障预测大模型对标注后数据进行融合推理，推理中实时调用子库补充关联数据以生成故障趋势特征，最后结合历史故障发展规律数据生成设备故障预测结果及应对建议，包含可能故障组件、发生阶段和影响范围，大大提高了设备运维的效率和可靠性，降低了设备故障对生产造成的影响。

本发明授权基于物联采集的多元设备数据融合故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联采集的多元设备数据融合故障预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取物联采集的多元设备数据集合，所述多元设备数据集合包含不同设备组件的运行状态数据及设备所处环境的环境影响数据，每个数据均携带采集时刻及对应设备组件标识； 根据所述多元设备数据集合中各数据对应的设备组件标识，关联预设的设备知识库中对应的设备组件知识库子库，所述设备知识库按设备组件类型划分为多个设备组件知识库子库，每个设备组件知识库子库存储对应组件的正常运行数据特征及历史故障关联数据； 基于所述设备组件知识库子库中的正常运行数据特征及历史故障关联数据，对所述多元设备数据集合中的运行状态数据及环境影响数据进行数据场景化标注，得到标注后的多元设备数据集合； 调用预设的故障预测大模型对所述标注后的多元设备数据集合进行融合推理处理，所述故障预测大模型的推理过程中实时调用对应的设备组件知识库子库补充关联数据，生成设备故障趋势特征； 根据所述设备故障趋势特征，结合设备组件知识库子库中的历史故障发展规律数据，生成设备故障预测结果及对应故障应对建议，所述设备故障预测结果包含可能发生故障的设备组件、故障发生阶段及关联影响范围； 所述调用预设的故障预测大模型对所述标注后的多元设备数据集合进行融合推理处理，所述故障预测大模型的推理过程中实时调用对应的设备组件知识库子库补充关联数据，生成设备故障趋势特征，包括： 将所述标注后的多元设备数据集合按设备组件标识进行分组，得到多个设备组件数据组，每个设备组件数据组包含对应组件的标注数据及环境影响数据； 将每个设备组件数据组输入故障预测大模型的特征关联层，所述特征关联层首先调用该设备组件对应的设备组件知识库子库，提取设备组件知识库子库中的历史故障特征参数； 利用所述特征关联层将设备组件数据组中的标注数据与提取的历史故障特征参数进行关联映射，生成数据故障特征关联矩阵； 将所述数据故障特征关联矩阵输入故障预测大模型的融合推理层，所述融合推理层对所述数据故障特征关联矩阵中的运行状态数据关联特征、环境影响数据关联特征进行协同分析，生成初步推理结果； 所述融合推理层在生成初步推理结果过程中，若检测到数据关联特征存在信息缺口，实时调用对应的设备组件知识库子库补充历史相似场景的关联数据，完善初步推理结果； 将完善后的初步推理结果转化为时序化的特征序列，所述特征序列按采集时刻顺序排列，每个采集时刻对应一组特征参数，该特征序列为设备故障趋势特征。

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