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龙图腾网获悉成都秦川物联网科技股份有限公司申请的专利基于工业物联网的网络节点监控方法、系统、设备及介质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：CN121309402B 。

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：202511885806.8，技术领域涉及：H04L43/08；该发明授权基于工业物联网的网络节点监控方法、系统、设备及介质是由邵泽华;李顺江;权亚强;胥杰设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业物联网的网络节点监控方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于工业物联网的网络节点监控方法、系统、设备及介质，涉及网络的技术领域，所述方法包括：基于声音IMF预测模型，并根据所述声音时序信号确定声音时序预测信号，基于电IMF预测模型，并根据所述电时序信号确定电时序预测信号；对所述声音时序信号、所述电时序信号、所述声音时序预测信号和所述电时序预测信号分别进行特征工程，得到对应的声音时序特征、电时序特征、声音时序预测特征和所述电时序预测特征；对所述声音时序特征和所述电时序特征进行第一特征交互，得到第一声音‑电交互特征，并对所述声音时序预测特征和所述电时序预测特征进行第二特征交互，得到第二声音‑电交互特征。本申请具有提高网络节点监控的可靠性的效果。

本发明授权基于工业物联网的网络节点监控方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于工业物联网的网络节点监控方法，其特征在于，应用于工业物联网系统，所述工业物联网系统包括依次通信连接的管理平台、传感网络平台和对象平台，所述方法由所述管理平台执行，包括： 获取目标网络节点的声音时序信号和电时序信号，基于声音IMF预测模型，并根据所述声音时序信号确定声音时序预测信号，基于电IMF预测模型，并根据所述电时序信号确定电时序预测信号； 对所述声音时序信号、所述电时序信号、所述声音时序预测信号和所述电时序预测信号分别进行特征工程操作，得到对应的声音时序特征、电时序特征、声音时序预测特征和电时序预测特征； 对所述声音时序特征和所述电时序特征进行第一特征交互操作，得到第一声音-电交互特征，并对所述声音时序预测特征和所述电时序预测特征进行第二特征交互操作，得到第二声音-电交互特征，其中，所述第一声音-电交互特征用于表示所述目标网络节点在当前时刻的多模态协同状态，所述第二声音-电交互特征用于表示所述目标网络节点在未来时刻的多模态协同演化趋势； 基于网络节点监控模型，并根据所述第一声音-电交互特征和所述第二声音-电交互特征对所述目标网络节点的当前状态进行评估，得到所述目标网络节点的节点状态评估结果，以实现对所述目标网络节点的监控； 所述基于声音IMF预测模型，并根据所述声音时序信号确定声音时序预测信号的步骤，包括： 对所述声音时序信号进行EMD处理，得到声音时序IMF分量； 对所述声音时序IMF分量进行时频特征提取，得到声音时频特征； 将所述声音时序IMF分量和所述声音时频特征输入至声音IMF预测模型中，得到至少一个声音时序IMF分量； 获取预定义的声音残余分量，并根据所述至少一个声音时序IMF分量和所述声音残余分量进行线性叠加，得到声音时序预测信号； 所述基于电IMF预测模型，并根据所述电时序信号确定电时序预测信号的步骤，包括： 对所述电时序信号进行EMD处理，得到电时序IMF分量； 对所述电时序IMF分量进行时频特征提取，得到电时频特征； 将所述电时序IMF分量和所述电时频特征输入至电IMF预测模型中，得到至少一个电时序IMF分量； 获取预定义的电残余分量，并根据所述至少一个电时序IMF分量和所述电残余分量进行线性叠加，得到电时序预测信号； 所述对所述声音时序特征和所述电时序特征进行第一特征交互操作，得到第一声音-电交互特征的步骤，包括： 将所述声音时序特征作为输入，通过第一条件注意力网络生成第一注意力权重向量，其中，所述第一条件注意力网络包括第一语义矩阵，所述第一语义矩阵用于将所述声音时序特征从当前的语义空间转换到所述电时序特征所在的语义空间； 将所述声音时序特征作为输入，通过第二条件注意力网络生成第二注意力权重向量，其中，所述第二条件注意力网络包括第二语义矩阵，所述第二语义矩阵用于将所述声音时序特征从当前的语义空间转换到所述电时序特征所在的语义空间； 根据所述第一注意力权重向量和所述第二注意力权重向量对所述电时序特征分别进行加权相乘，得到第一声音时序加权特征和第二声音时序加权特征； 对所述第一声音时序加权特征、所述第二声音时序加权特征和所述电时序特征进行加权拼接，得到第一声音-电交互特征； 所述对所述声音时序预测特征和所述电时序预测特征进行第二特征交互，得到第二声音-电交互特征的步骤，包括： 将所述声音时序预测特征作为输入，通过第三条件注意力网络生成第三注意力权重向量，其中，所述第三条件注意力网络包括第三语义矩阵，所述第三语义矩阵用于将所述声音时序预测特征从当前的语义空间转换到所述电时序预测特征所在的语义空间； 将所述声音时序预测特征作为输入，通过第四条件注意力网络生成第四注意力权重向量，其中，所述第四条件注意力网络包括第四语义矩阵，所述第四语义矩阵用于将所述声音时序预测特征从当前的语义空间转换到所述电时序预测特征所在的语义空间； 根据所述第三注意力权重向量和所述第四注意力权重向量对所述电时序预测特征分别进行加权相乘，得到第一声音时序加权预测特征和第二声音时序加权预测特征； 对所述第一声音时序加权预测特征、所述第二声音时序加权预测特征和所述电时序预测特征进行加权拼接，得到第二声音-电交互特征。

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