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龙图腾网获悉大连高佳化工有限公司申请的专利一种用于数字化工厂的设备故障检测数据分析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：CN119829957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510332377.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种用于数字化工厂的设备故障检测数据分析方法及系统是由孙希宝;邵文祖;于海;于良;李年财;杨万波;罗德洪;卢丹设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于数字化工厂的设备故障检测数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于数字化工厂的设备故障检测数据分析方法及系统，包括S1：使用高精度时钟同步技术同步采集设备的综合维护数据；S2：将设备的位置数据作为图节点，设备之间的功能关联数据和交互数据作为图的边构建图神经网络，并基于图神经网络构建设备关联模型，将设备的状态数据作为设备关联模型输入，输出状态关联因子；S3：将综合维护数据与状态关联因子作为强化学习智能体状态输入，并采用Q学习算法训练智能体，将实时状态数据输入至智能体中，输出状态分数，并设定异常状态阈值，当状态分数低于异常状态阈值时，标记对应的实时数据为异常，针对设备运行状态复杂多变的情况，本方法可以减少不必要的停机和维护。

本发明授权一种用于数字化工厂的设备故障检测数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于数字化工厂的设备故障检测数据分析方法，其特征在于，方法步骤包括： S1：使用高精度时钟同步技术同步采集设备的综合维护数据； S2：将设备的位置数据作为图节点，设备之间的功能关联数据和交互数据作为图的边构建图神经网络，并基于图神经网络构建设备关联模型，将设备的状态数据作为设备关联模型输入，输出状态关联因子； 所述设备的位置数据、功能关联数据和交互数据获取过程为： 位置数据获取过程为： 为数字化工厂中每个设备配备一个UWB标签，并获取设备的三维坐标作为位置数据，将每台设备的位置数据表示为一个节点特征向量，其中表示UWB标签编号； 功能关联数据获取过程为： 从数字化工厂操作日志中提取设备之间的功能关联关系，用数值表示设备与设备之间功能关联的权重，取值范围为，0表示无关联，表示强关联，将所有设备之间的功能关联权重整理成一个功能关联邻接矩阵，即功能关联数据； 交互数据获取过程为： 在设备的数据传输接口处部署数据监测软件，监测数据传输的频率、数据量大小，统计单位时间内设备向设备传输数据的次数和数据量大小，经过归一化处理后得到数据交互权重，并整理成交互邻接矩阵，即交互数据； 所述构建图神经网络的过程为： 将位置数据作为图的节点，设备之间的功能关联数据和交互数据作为图的边获取图； 定义图为，其中，为节点集合，由设备位置数据对应的节点组成，为边集合，由设备之间的功能关联数据和交互数据组成，边的权重矩阵为功能关联数据和交互数据的邻接矩阵的加权求和，表示为，其中，表示功能关联邻接矩阵的权重，表示交互邻接矩阵的权重； 选择图卷积网络作为图神经网络模型的基础架构，并定义消息传递与特征更新机制，即节点通过聚合邻居节点的信息来更新自身特征，对于节点，其在第层的特征更新公式为： ； 其中，为层数索引，为归一化常数，为第层的特征，为第层的权重，为第层的偏置项，为节点的邻居节点数量； 确定训练目标为设备之间的状态关联因子； 通过将收集到的设备相关数据划分为训练集、验证集和测试集进行网络训练； 训练完成后获得图神经网络； S3：将综合维护数据与状态关联因子作为强化学习智能体状态输入，并采用Q学习算法训练智能体，获得强化学习智能体，将实时状态数据输入至强化学习智能体中，输出状态分数，并设定异常状态阈值，当状态分数低于异常状态阈值时，标记对应的实时数据为异常。

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