买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉太极计算机股份有限公司申请的专利一种基于线性注意力与物理状态映射的工业设备异常监测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：CN121502618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610031434.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于线性注意力与物理状态映射的工业设备异常监测方法是由王琛;陈晨;韩国权;徐泽明;于洽卿;刘江涛设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性注意力与物理状态映射的工业设备异常监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于线性注意力与物理状态映射的工业设备异常监测方法，属于工业物联网与人工智能交叉技术领域。采用线性注意力循环神经网络构建设备状态模型，通过其特有的递归更新机制在推理时实现恒定内存占用与计算复杂度；在训练阶段引入物理状态约束，将设备关键退化量的机理认知嵌入模型隐藏状态，赋予其明确物理意义；在边缘部署阶段，利用模型内部状态向量的动态变化与预测误差进行综合异常判定，并能以确定性时延输出控制指令。本发明实现了在资源受限边缘设备上对工业过程的超长周期、高灵敏度、可解释的实时状态监测与安全防护。

本发明授权一种基于线性注意力与物理状态映射的工业设备异常监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性注意力与物理状态映射的工业设备异常监测方法，其特征在于，该方法包括： S1，从目标工业设备的传感器网络和控制系统中，实时或离线获取多通道时序监测数据，对所述监测数据进行预处理，形成规范化时序数据流； S2，构建基于线性注意力循环神经网络架构的设备状态模型，将所述规范化时序数据流以并行计算模式输入所述设备状态模型进行训练，得到具有稳定参数的所述设备状态模型； S3.将训练完毕的所述设备状态模型，从适用于批量并行计算的模式转换为适用于序列步进计算的循环推理模式，将转换后的模型部署至位于工业现场、算力受限的边缘计算设备中； S4，在所述边缘计算设备上，接收来自传感器网络的实时流式监测数据，并对其进行与步骤S1相同的预处理，得到实时规范化数据，以循环推理模式运行所述设备状态模型，对于当前时刻的输入，模型仅依赖于上一时刻的内部隐藏状态和当前输入进行计算，更新内部隐藏状态并产生输出； S5，基于所述设备状态模型在循环推理过程中产生的信息，计算异常指标；当所述异常指标超过预设的阈值或满足特定的突变模式时，判定目标工业设备出现异常； S6，根据步骤S5的判定结果，触发相应的告警、日志记录或安全联锁控制指令； 步骤S2中所述的基于线性注意力循环神经网络架构的设备状态模型，至少包含堆叠的多个线性注意力层； 所述线性注意力层通过替代标准Transformer中的点积注意力机制，实现输入序列元素间依赖关系的捕捉，其中，对于序列中任一目标位置的计算，其对历史信息的加权聚合通过递归形式的权重更新机制实现； 步骤S2中所述训练过程，进一步包括物理状态约束引导的步骤，具体为： S22a，识别与目标工业设备关键物理退化过程或状态相关的、可计算或可估计的物理状态量； S22b，基于步骤S1获取的历史监测数据，通过机理公式、经验模型或高保真仿真，离线计算出与所述历史监测数据同步的、时间序列形式的物理状态量参考值； S22c，在所述设备状态模型的网络结构中，指定特定的内部隐藏状态向量或由其线性变换得到的衍生向量，作为神经网络表征的物理状态映射量； S22d，在训练所述设备状态模型的损失函数中，增加物理状态一致性约束项，该项用于度量步骤S22c中所述的神经网络表征的物理状态映射量，与步骤S22b中离线计算的对应时刻的物理状态量参考值之间的差异； S22e，通过包含所述物理状态一致性约束项的整体损失函数进行模型优化，迫使所述设备状态模型的内部隐藏状态的一个或多个维度，学习并逼近真实物理系统的状态演化规律，将物理意义注入神经网络的黑盒表征中； 步骤S2中在构建所述设备状态模型时，对模型中线性注意力层的衰减相关参数进行物理引导的初始化，具体为： S23a，分析所述多通道时序监测数据中不同物理量传感器信号的特性，确定其各自对应的物理时间常数或主导变化频率范围； S23b，将步骤S23a确定的衰减时间常数初始化值，映射为所述线性注意力层中相应通道的衰减因子w的初始参数值； S23c，在模型训练初期，对步骤S23b设置的衰减因子w的初始参数值，施加比其他网络参数更强的正则化约束或允许更小的学习率，以在训练过程中保持其与物理时间特性的弱关联性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人太极计算机股份有限公司，其通讯地址为：100083 北京市海淀区北四环中路211号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。