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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于智能体架构的机电伺服系统多工况健康评估方法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：CN121388404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511971342.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于智能体架构的机电伺服系统多工况健康评估方法是由彭朝琴;肖颖璋;马云鹏;刘家豪;姬金祖设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能体架构的机电伺服系统多工况健康评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于机电伺服系统健康评估技术领域，涉及一种基于智能体架构的机电伺服系统多工况健康评估方法，包括：构建不同数据驱动模块的训练数据集；对训练数据集进行数据预处理；使用处理过的数据对二分类神经网络进行训练；使用处理过的数据对多分类神经网络进行训练；使用处理过的数据对GRU神经网络进行训练；通过结果融合模块将以上构建的工具模块进行封装；对智能体进行设计，设计对应的智能体流程图；智能体通过与大语言模型协同工作，最终生成维修与防护策略的闭环决策流程。本发明不仅能够反映伺服系统的当前健康状态，还能提供未来趋势预测与剩余寿命估计，支持预测性维护，降低故障停机率和运维成本。

本发明授权基于智能体架构的机电伺服系统多工况健康评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能体架构的机电伺服系统多工况健康评估方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S10：针对不同型号的设备在不同的工况下分别获取异常、多种故障以及全寿命周期的数据样本，构建不同数据驱动模块的训练数据集； 步骤S20：对步骤S10获取的训练数据集进行数据预处理，包括归一化、滤波、降噪、标准化以及数据切片、特征提取，构建对应的数据预处理工具模块； 步骤S30：使用经过步骤S20处理过的数据对二分类神经网络进行训练，得到对应工况下的异常判读数据驱动模型，构建对应的异常判读工具模块； 步骤S40：统计对应工况下的故障数目，构建对应的多分类神经网络，使用经过S20处理过的数据对多分类神经网络进行训练，得到对应工况下的故障诊断数据驱动模型，构建对应的故障诊断工具模块； 步骤S50：使用经过步骤S20处理过的数据对GRU神经网络进行训练，得到对应工况下的健康评估数据驱动模型，构建对应的健康评估工具模块； 步骤S60：通过结果融合模块将步骤S20、步骤S30、步骤S40以及步骤S50构建的工具模块进行封装，并标准化服务接口，构建对应的模型上下文协议MCP服务，以方便智能体进行调用； 步骤S70：对智能体进行设计，设计对应的智能体流程图，根据智能体的任务需求和应用场景，选择合适的大语言模型厂商及具体的模型型号；同时设置合适的大语言模型参数；设计智能体提供给大语言模型的提示词模板，并配置智能体的技能以及用户交互界面； 步骤S80：在智能体交互界面输入测试数据以及对应任务，智能体根据用户需求，将用户需求转换为用户提示词，同时基于可提供的MCP服务，生成系统提示词，将二者合并输入大语言模型，大语言模型进行推理返回给智能体所需调用的工具，智能体依据大语言模型发送的工具调用请求自主调用特定服务，同时将异常判读数据驱动模型、故障诊断数据驱动模型、健康评估数据驱动模型检测的结果返回给大语言模型，大语言模型对结果进行评估并给出对应的维修以及防护策略。

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