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龙图腾网获悉湖南天蝉物联科技有限公司申请的专利一种基于边缘计算与大数据的工业物联网数据分析平台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：CN119988997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510059940.6，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于边缘计算与大数据的工业物联网数据分析平台是由周辉;孙潘;黄婷;高鸾;李敏;喻思睿设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘计算与大数据的工业物联网数据分析平台在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘计算与大数据的工业物联网数据分析平台，涉及工业数据技术领域，包括大数据库、处理平台、边缘计算模块和数据采集模块，所述大数据库基于历史数据，建立有多个生产模型，并且大数据库对各个生产模型进行标注和分类；所述处理平台基于预设的生产计划，建立对应的模型需求，并且与大数据中的各个生产模型进行匹配，筛选出符合要求的生产模型；所述数据采集模块设置有多个，并且各个数据采集模块采集对应生产设备的实际生产数据；本发明通过引入生产模型的综合评分机制，动态评估生产模型与实际生产需求之间的匹配程度，并通过综合考虑各字段的权重、灵敏度因子和偏差幅度，选择最优模型并动态调整生产过程。

本发明授权一种基于边缘计算与大数据的工业物联网数据分析平台在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算与大数据的工业物联网数据分析平台，包括大数据库、处理平台、边缘计算模块和数据采集模块，其特征在于： 所述大数据库基于历史数据，建立有多个生产模型，并且大数据库对各个生产模型进行标注和分类； 所述处理平台基于预设的生产计划，建立对应的模型需求，并且处理平台基于模型需求，与大数据中的各个生产模型进行匹配，筛选出符合要求的生产模型； 所述数据采集模块设置有多个，并且各个数据采集模块分别匹配一组生产设备，并采集对应生产设备的实际生产数据； 所述边缘计算模块设置有多个，且各个边缘计算模块分别覆盖对应的生产区域，并且边缘计算模块基于生成区域，从处理平台的生产模型选择对应的模型部位，作为匹配子模型； 同时边缘计算模块通过对应的数据采集模块，接收对应生产区域中各个生产设备的实际生产数据，并且将实际生产数据与对应的匹配子模型进行匹配，并且边缘计算模块通过时间序列采集实际生产数据与匹配子模型之间的数据偏差，以获得偏差序列，并且将偏差序列上传至处理平台； 所述边缘计算模块基于对应生产区域内的生产设备，设置有对应的偏差阈值； 所述边缘计算模块在接收实际生产数据时，基于实际生产数据与偏差阈值的匹配程度，将对应的生产设备标记为稳定状态和不稳定状态； 所述处理平台在接收偏差序列后，将当前的偏差序列与历史生产数据进行分布拟合，判断当前生产状态是否符合历史规律，并通过机器学习算法，对未来的生产状态进行预测； 符合要求的生产模型包括： a1、生产计划数据格式的字段与对应生产模型的标注和分类完全匹配； a2、生产计划数据格式的字段与对应生产模型的标注和分类有差异，但产品质量符合要求，并且差异部位处于预设的范围内； 并且在a2中，处理平台筛选生产模型的步骤，包括： A1、筛选初步匹配模型： 比较生产计划的字段与生产模型的标注，筛选出在字段上与生产计划有相似性的生产模型，相似性通过设置差异容忍阈值，剔除超过差异容忍阈值的生产模型，以剔除差异过大的生产模型； A2、根据字段差异的大小，将初步筛选的生产模型按差异从小到大排序，构建匹配集； A3、对匹配集中的各个生产模型，验证其历史数据中的最终产品质量是否与生产计划的目标质量一致，并剔除产品质量不符合要求的生产模型； A4、计算差异影响因子； 定义影响因子为某个字段差异对最终产品质量的影响程度，公式为：； 式中，为产品质量的变化值，为生产计划与生产模型在字段i上的差异值； 若生产模型中多个字段的偏差同时存在，则使用多变量优化方法同时调整多维参数，优化目标为：； 式中，min表示优化目标是使总偏差的加权平方和最小化；为字段i的权重；为生产计划与生产模型在字段i上的差异值； 通过优化算法，找到一组参数值，使加权偏差平方和达到最小，减少因参数偏差导致的生产问题； 并且影响因子的计算引入多变量回归分析： ； 式中，，并且表示截距项，反映了当所有参数偏差为零时，对产品质量变化的基础影响值；为核心项，表示各差异值对产品质量变化的线性贡献；为回归系数，表示差异值对产品质量变化值的权重；为误差项； 为第i个字段的参数，为第i个字段参数的时间导数，k为调整因子； A5、对匹配集中的每个生产模型，结合字段差异和影响因子，计算综合评分：； 式中，为生产模型j的综合评分；为字段i的权重；综合评分越低，生产模型越符合生产计划； A6、根据选取模型的字段差异和对应影响因子，调整模型参数以更贴合生产计划需求，调整的公式为：； 式中，为修正后的生产模型在第i个字段上的参数值，目标是使生产模型的参数尽量接近生产计划中的对应字段值；当前选取的生产模型在第i个字段上的原始参数值，是数据库中生产模型的原始设定值； A7、在实际运用修正后的生产模型的生产过程中，持续采集S时间段的实时数据，并将实时数据与修正后的生产模型进行动态对比； 在S时间段内，若实际数据与生产模型之间的偏差超过预设的偏差阈值，则进一步的调整生产模型参数，包括： Z1、采集实际生产数据，并将实际生产数据与生产计划目标数据进行对比，计算偏差值； Z2、使用回归分析工具，判断哪些字段的偏差对产品质量的影响最大； Z3、通过公式，对Z2中判断出字段对应的生产模型参数进行调整； 式中，为修正后的第i个字段的参数值，α为学习率； Z4、在调整生产模型参数后，重复A7步骤，直至在S时间段内，实际数据与生产模型之间的偏差处于预设的偏差阈值范围内。

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