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龙图腾网获悉机械工业仪器仪表综合技术经济研究所申请的专利基于多元向量积的数字化车间风险评估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：CN120125026B 。

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：202510211292.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于多元向量积的数字化车间风险评估方法及系统是由孟邹清设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多元向量积的数字化车间风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于工厂车间风险评估技术领域，公开了一种基于多元向量积的数字化车间风险评估方法及系统，包括：通过全面整合数字化车间的物理信息与自定义要素，精准构建风险评估体系；通过要素向量的权重分配与风险交互矩阵的建立，深度挖掘各要素间的潜在风险及其相互影响，实现了风险的量化与精细化管理。同时结合加权向量与相互作用关系，综合形成数字化车间综合风险向量，直观反映车间整体风险态势。本发明能够有效提升车间运行的安全性与效率，为数字化车间的风险防控提供科学依据与决策支持。

本发明授权基于多元向量积的数字化车间风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多元向量积的数字化车间风险评估方法，其特征在于，包括： 基于车间的实际运行情况，获取数字化车间的物理信息向量和若干个自定义的要素向量； 所述自定义的要素向量包括：危险要素向量、条件要素向量和后果要素向量； 每个要素向量所包含各自风险要素，具体为： 危险要素向量所包含的风险要素为：机械危害、物理危害、化学危害和信息危害；将危险要素向量定义为：H车间={H机械，H物理，H化学，H信息}，其中Hi取值范围为0，1，Hi为第i个向量要素的标准化值； H机械={H机械1，H机械2，H机械3}={H打击，H切割，H跌落}； H物理={H物理1，H物理2，H物理3，H物理4}={H温度，H压力，H辐射，H噪声}； H化学={H化学1，H化学2，H化学3}={H毒害，H燃烧，H爆炸}； H信息={H信息1，H信息2，H信息3}={H泄露，H篡改，H破坏}； 由此构成一个危害向量，如下： H车间={H打击，H切割，H跌落，H温度，H压力，H辐射，H噪声，H毒害，H燃烧，H爆炸，H泄露，H篡改，H破坏}； 条件要素向量所包含的风险要素为：初始条件、触发条件、加剧条件、关联因素和减缓措施；将条件要素向量定义为：E车间={E初始，E触发，E加剧，E关联，E减缓}，其中Ei取值范围为0，1，Ei为第i个向量要素的标准化值； 后果要素向量所包含的风险要素为：人身伤害、财产损失、环境破坏和声誉影响；将后果要素向量定义为：C车间={C人员，C财产，C环境，C声誉}，其中Ci取值范围为0，1，Ci为第i个向量要素的标准化值； 基于每个要素向量所包含各自风险要素，构建各个要素向量所对应的权重向量； 所述各个要素向量所对应的权重向量为：各风险因素重要性权重W={W1，W2，...，Wn},且满足； 其中，危害权重向量WH={WH机械，WH物理，WH化学，WH信息}，且满足WH机械+WH物理+WH化学+WH信息=1；条件权重向量WE={WE初始，WE触发，WE加剧，WE关联，WE减缓}，且满足WE初始+WE触发+WE加剧+WE关联+WE减缓=1；后果权重向量WC={WC人员，WC财产，WC环境，WC声誉}，且满足WC人员+WC财产+WC环境+WC声誉=1； 基于要素向量所包含的风险要素之间的交互强度，获取每个要素向量的风险交互矩阵； 交互矩阵表示各风险要素间的非线性交互效应，记为，其中mij为第i和第j个要素之间的交互强度； 因此得到，危害交互矩阵； 条件交互矩阵； 后果交互矩阵； 基于要素向量所对应风险交互矩阵和权重向量，构建要素向量的加权向量； 风险评估要素加权向量为： Rq=R×W+RM 其中，R为某一类风险因素向量，R×W为该类风险向量的第i个向量要素和其权重向量的第i个向量要素对应相乘所得的积向量，RM为该类风险向量的非线性交互作用向量，通过矩阵乘法表达各风险要素间的相互作用； 因此，危害要素向量的加权向量为RqH=H车间×WH+H车间MH； 条件要素向量的加权向量为RqE=E车间×WE+E车间ME； 后果要素向量的加权向量为RqC=C车间×WC+C车间MC； 基于要素向量的加权向量和各要素向量的加权向量之间的相互作用关系，以及物理信息向量所包含的要素类别，构建数字化车间综合风险向量，进而获取数字化车间综合风险值； 物理信息向量所包含的要素类别包括：制造域、信息域、控制域、管理域和辅助设施域；定义为D车间={D制造，D信息，D控制，D管理，D辅助}； 所述基于要素向量的加权向量和各要素向量的加权向量之间的相互作用关系，以及物理信息向量所包含的要素类别，构建数字化车间综合风险向量，具体为： 风险评估向量积为 Rtotal=RqHMHERqETRqCRqCT+RqHRqHTRqEMECRqCT 其中，Rtotal为综合风险，MHE为危害要素加权向量与条件要素加权向量的非线性交互矩阵，该矩阵为的矩阵，为危害向量的长度，为条件向量的长度，体现两个向量要素间的相互作用关系，即建立危害发生与条件存续之间的关联作用；MEC为条件要素加权向量与后果要素加权向量的非线性交互矩阵，该矩阵为的矩阵，为条件向量的长度，为后果向量的长度，体现两个向量要素间的相互作用关系，即建立条件存续与后果发生及严重性程度之间的关联作用； 因此，制造域综合风险向量积为： RZZtotal=RZqHMZHERZqETRZqCRZqCT+RZqHRZqHTRZqEMZECRZqCT； 其中，RZqH为制造域危害要素向量的加权向量，下标Z代指制造域，q代指加权，H代指危害要素；MZHE为制造域危害要素加权向量与条件要素加权向量的非线性交互矩阵；RZqE为制造域的条件要素向量的加权向量；RZqC为制造域的后果要素向量的加权向量；MZEC为制造域条件要素加权向量与后果要素加权向量的非线性交互矩阵； 信息域综合风险向量积为： RXXtotal=RXqHMXHERXqETRXqCRXqCT+RXqHRXqHTRXqEMXECRXqCT； 其中，RXqH为信息域危害要素向量的加权向量，下标X代指信息域，q代指加权，H代指危害要素；MXHE为信息域危害要素加权向量与条件要素加权向量的非线性交互矩阵；RXqE为信息域的条件要素向量的加权向量；RXqC为信息域的后果要素向量的加权向量；MXEC为信息域条件要素加权向量与后果要素加权向量的非线性交互矩阵； 控制域综合风险向量积为： RKZtotal=RKqHMKHERKqETRKqCRKqCT+RKqHRKqHTRKqEMKECRKqCT； 其中，RKqH为控制域危害要素向量的加权向量，下标K代指控制域，q代指加权，H代指危害要素；MKHE为控制域危害要素加权向量与条件要素加权向量的非线性交互矩阵；RKqE为控制域的条件要素向量的加权向量；RKqC为控制域的后果要素向量的加权向量；MKEC为控制域条件要素加权向量与后果要素加权向量的非线性交互矩阵； 管理域综合风险向量积为： RGLtotal=RGqHMGHERGqETRGqCRGqCT+RGqHRGqHTRGqEMGECRGqCT； 其中，RGqH为管理域危害要素向量的加权向量，下标G代指管理域，q代指加权，H代指危害要素；MGHE为管理域危害要素加权向量与条件要素加权向量的非线性交互矩阵；RGqE为管理域的条件要素向量的加权向量；RGqC为管理域的后果要素向量的加权向量；MGEC为管理域条件要素加权向量与后果要素加权向量的非线性交互矩阵； 辅助设施域综合风险向量积为： RFZtotal=RFqHMFHERFqETRFqCRFqCT+RFqHRFqHTRFqEMFECRFqCT； 其中，RFqH为辅助设施域危害要素向量的加权向量，下标F代指辅助设置域，q代指加权，H代指危害要素；MFHE为辅助设施域危害要素加权向量与条件要素加权向量的非线性交互矩阵；RFqE为辅助设施域的条件要素向量的加权向量；RFqC为辅助设施域的后果要素向量的加权向量；MFEC为辅助设施域条件要素加权向量与后果要素加权向量的非线性交互矩阵； 获取数字化车间综合风险值，具体为： 数字化车间综合风险向量为：R车间={RZZtotal，RXXtotal，RKZtotal，RGLtotal，RFZtotal} 数字化车间综合风险值：R车间total=R车间M车间R车间T，其中，M车间为车间内各域之间的交互强度矩阵； 判断数字化车间综合风险值与预设阈值的关系，获取数字化车间实时整体风险水平。

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