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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种化工产线状态识别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：CN117195114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202311241068.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种化工产线状态识别方法及系统是由刘颉;刘宇洁;张峰源;卢翔;曾祥于;李涛;杨超颖设计研发完成，并于2023-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种化工产线状态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种化工产线状态识别方法及系统，包括：基于化工产线工艺流程的物理空间布局，确定各传感器在物理空间上的相近性；基于各传感器在当前监测时段的监测信号，提取各传感器的信号特征；将各传感器作为各节点，并基于各传感器在物理空间上的相近性，以及各传感器的信号特征的相似度进行节点之间的边连接，获得图结构及其邻接矩阵；将图结构的邻接矩阵，以及各传感器的信号特征组成的节点特征矩阵输入至产线状态识别模型，获得当前监测时段对应的产线状态识别结果。本发明通过将监测信号结合产线过程知识创建图结构，并进行图表征学习以实现知识驱动的产线状态识别，提升了化工产线状态智能识别的准确率。

本发明授权一种化工产线状态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种化工产线状态识别方法，其特征在于，包括： 步骤S101，基于化工产线工艺流程的物理空间布局，确定各传感器在物理空间上的相近性； 步骤S102，基于各传感器在当前监测时段的监测信号，提取各传感器的信号特征； 步骤S103，将各传感器作为各节点，并基于各传感器在物理空间上的相近性，以及各传感器的信号特征的相似度进行节点之间的边连接，获得图结构及其邻接矩阵； 步骤S104，将图结构的邻接矩阵，以及各传感器的信号特征组成的节点特征矩阵输入至产线状态识别模型，获得当前监测时段对应的产线状态识别结果；所述产线状态识别模型基于样本图结构的邻接矩阵，样本节点特征矩阵，以及对应的产线状态标签训练得到； 其中，步骤S102具体包括： 基于各传感器在当前监测时段的监测信号，并根据各个所述监测信号确定各传感器的预处理信号； 计算各传感器的预处理信号对应的贡献度，并将各传感器的预处理信号对应的贡献度作为各传感器的初始信号特征； 基于化工产线工艺流程的反应机理，确定各传感器的重要程度； 基于各传感器的初始信号特征，以及根据各传感器的重要程度赋予的权重，确定各传感器的信号特征。

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