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龙图腾网获悉南通铸盛机械有限公司申请的专利基于多源数据融合的包装机械健康状态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：CN120974123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511487528.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多源数据融合的包装机械健康状态评估方法及系统是由文道友设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的包装机械健康状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多源数据融合的包装机械健康状态评估方法及系统，涉及多源数据融合技术领域，包括根据所述主特征值分解得到的特征向量进行故障根因定位，得到导致综合健康度指数下降的主要评估维度。本发明通过分析主特征值对应的特征向量中绝对值最大的分量所映射的评估维度，实现故障根因的精准定位，该过程基于多元统计原理有效剥离了各维度数据间的耦合关联，避免了传统技术依赖运维人员经验判断导致的误判、漏判问题，当设备综合健康度指数下降时，能快速锁定问题源于电气、机械、工艺还是环境维度，大幅缩短故障排查时间，提升维护响应效率，为针对性开展设备维修提供明确方向。

本发明授权基于多源数据融合的包装机械健康状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的包装机械健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集包装机械在多个预设维度的运行数据，得到各维度至少包括两个监测指标数据，并构建各维度对应的特征向量； 所述多个预设维度为四个评估维度，包括电气维度、机械维度、工艺维度和环境维度； 所述电气维度的监测指标数据包括电机电流谐波畸变率THD和驱动功率因数PF，对应特征向量Velec=[THD，PF]； 所述机械维度的监测指标数据包括驱动端轴承振动速度有效值Vrms和变速箱振动信号峭度值Kurt，对应特征向量Vmech=[Vrms，Kurt]； 所述工艺维度的监测指标数据包括单位时间合格品率Prat和封口温度波动标准差Tstd，对应特征向量Vproc=[Prat，Tstd]； 所述环境维度的监测指标数据包括主轴轴承温度Tbea和环境粉尘浓度Dust，对应特征向量Venv=[Tbea，Dust]； S2、根据每个维度对应的特征向量组合为健康状态矩阵，并进行归一化处理，得到归一化矩阵； 所述归一化处理采用隶属度函数实现，将健康状态矩阵的元素映射至[0,1]区间；其中，对数值越低代表设备状态越好的监测指标数据采用降半梯形隶属度函数，对数值越高代表设备状态越好的监测指标数据采用升半梯形隶属度函数； S3、为各维度分配权重，构建权重对角矩阵，并将所述归一化矩阵与所述权重对角矩阵相乘，得到加权状态矩阵； S4、计算所述加权状态矩阵的协方差矩阵，并进行特征值分解，得到主特征值，再根据所述主特征值计算综合健康度指数； 所述综合健康度指数的计算公式为： HI=100×1-λ1λideal， 其中，HI为综合健康度指数，λ1为当前主特征值，λideal为设备在全新理想状态下的最大主特征值； S5、根据所述综合健康度指数判定设备健康状态，并在综合健康度指数低于设定阈值时发出预警； S6、根据所述主特征值分解得到的特征向量进行故障根因定位，得到导致综合健康度指数下降的主要评估维度； S7、根据所述主要评估维度与维修反馈数据的比对结果，对权重对角矩阵和阈值进行自适应优化； 所述自适应优化的具体过程为： S71、记录工业设备维修后的故障原因R、维修前后的监测指标数据及综合健康度指数HI变化； S72、将主要评估维度与故障原因R对应的评估维度进行一致性比对，统计定位偏差次数； S73、当定位偏差次数超过预设阈值，采用梯度下降算法调整权重对角矩阵的对角线元素； S74、基于工业设备不同运行周期或不同环境下HI的正常波动范围，动态更新步骤S5中的阈值。

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