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龙图腾网获悉江苏睿鸿网络技术股份有限公司申请的专利一种基于云计算平台的预测性故障维护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：CN120804747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511111189.6，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于云计算平台的预测性故障维护方法及系统是由贡伟力;王奋;曹源设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云计算平台的预测性故障维护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于云计算平台的预测性故障维护方法及系统，属于云计算平台技术领域；从云平台中的边缘节点中获取目标设备端的设备基础使用状态；构建数据采集周期和任务执行次数集和任务执行时间点集，并计算单个数据采集周期内目标设备的任务密度；计算单个数据采集周期内目标设备的任务密度健康子评分、电流健康子评分、电压健康子评分和温度健康子评分；计算单个数据采集周期内目标设备的健康评分变化率；分析预测单个数据采集周期内目标设备的剩余可运行时间；预设阈值，分析并进行预警维护，提高了维护的及时性、准确性与资源调度效率，推动设备管理由传统被动修复模式向主动预测维护模式转变。

本发明授权一种基于云计算平台的预测性故障维护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于云计算平台的预测性故障维护方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1：从云平台中的边缘节点中获取目标设备端的设备基础使用状态，所述设备基础使用状态包括设备的任务执行次数、任务执行时间、任务执行状态数据和传感器数据，所述任务执行状态数据包括设备在任务执行时的电流数据和电压数据，所述传感器数据包括设备在任务执行时的温度数据；构建数据采集周期和任务执行次数集； 步骤S2：构建每次任务对应的任务执行时间点集，并计算单个数据采集周期内目标设备的任务密度；基于任务密度，计算单个数据采集周期内目标设备的任务密度健康子评分； 步骤S3：基于设备基础使用状态，计算单个数据采集周期内目标设备的电流健康子评分、电压健康子评分和温度健康子评分，并结合任务密度健康子评分，计算单个数据采集周期内目标设备的综合健康评分； 步骤S4：计算单个数据采集周期内目标设备的健康评分变化率；分析预测单个数据采集周期内目标设备的剩余可运行时间；预设阈值，分析并进行预警维护； 所述步骤S2的具体实施过程包括： 将第i个数据采集周期内的第a次任务对应的任务执行时间均匀划分为N个任务执行时间点，构建任务执行时间点集，其中，表示任务对应的任务执行时间中的第n个任务执行时间点，N表示任务执行时间点总数；分别将任务执行时间点下的电流数据、电压数据和温度数据记为、和； 计算第i个数据采集周期内目标设备的任务密度，计算公式为：，其中，表示第i个数据采集周期内目标设备的任务密度，表示第i个数据采集周期的周期时间长度； 基于第i个数据采集周期内目标设备的任务密度，计算第i个数据采集周期的任务密度健康子评分，计算公式为：，其中，表示第i个数据采集周期的任务密度健康子评分，表示预设的任务密度缩放因子，表示预设的任务密度标准参考值，表示预设的任务密度偏差值； 所述步骤S3的具体实施过程包括： 基于任务执行时间点下的电流数据、电压数据和温度数据，分别计算第i个数据采集周期内的电流健康子评分、电压健康子评分和温度健康子评分，具体如下： ； 其中，、和分别表示第i个数据采集周期内的电流健康子评分、电压健康子评分和温度健康子评分，表示预设的电流数据的缩放因子，表示电流数据均值，表示预设的电流参考值，表示预设的电流波动权重，表示电流数据标准差，表示预设的电流偏差值，表示预设的电压数据的缩放因子，表示电压数据均值，表示预设的电压参考值，表示预设的电压波动权重，表示电压数据标准差，表示预设的电压偏差值，表示预设的温度数据的缩放因子，表示温度数据均值，表示预设的温度参考值，表示预设的温度波动权重，表示温度数据标准差，表示预设的温度偏差值； 分别将第i个数据采集周期的任务密度健康子评分、电流健康子评分、电压健康子评分和温度健康子评分进行加权融合，计算出第i个数据采集周期内目标设备的综合健康评分，记为； 所述步骤S4的具体实施过程包括： 获取第i-1个数据采集周期内目标设备的综合健康评分，并基于第i个数据采集周期内目标设备的综合健康评分和第i个数据采集周期的周期时间长度，计算第i个数据采集周期内目标设备的健康评分变化率，计算公式为：，其中，表示第i个数据采集周期内目标设备的健康评分变化率； 基于第i个数据采集周期内目标设备的综合健康评分、健康评分变化率和任务密度，分析预测第i个数据采集周期内目标设备的剩余可运行时间，具体如下： ； 其中，表示第i个数据采集周期内目标设备的剩余可运行时间，表示预设的第i个数据采集周期内目标设备的综合健康评分阈值，表示预设的校准系数，表示预设的任务密度标准参考值； 预设第i个数据采集周期内目标设备的剩余可运行时间阈值，若第i个数据采集周期内目标设备的剩余可运行时间小于所述剩余可运行时间阈值，则判定第i个数据采集周期内目标设备存在寿命健康异常故障，则发出预警并提醒相关工作人员进行维护； 将第i个数据采集周期内目标设备的剩余可运行时间阈值上传至云平台，并基于设备基础使用状态，对不同设备进行聚类，对聚类后的设备进行统一维护； 令i=i+1，对数据采集周期进行迭代，进行设备的动态预测维护。

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