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龙图腾网获悉江苏乐尔环境科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及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：CN120448175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510898053.8，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法是由徐亚军;张好设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法，涉及能耗数据管理技术领域，本发明采集生产设备三维定位坐标并进行校准，提取历史故障事件对应的拓展时间窗口；分析出现生产设备运行故障时，生产设备之间的空间分布紧密度指标，依据经筛选处理后的数据建立生产设备的预调控模型；对当前空间内的生产设备进行运行监控，在监控到生产设备运行异常时进行报警，并对当前空间内的监测数据进行选择性传输；基于选择性传输的数据集对预调控模型进行再训练，动态调整预调控模型的隐藏层维度。避免数据遗漏，提高后续分析准确性；自适应调整报警灵敏度，减少冗余数据传输。

本发明授权一种基于深度学习的产线能耗数据管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的产线能耗数据管理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1：采集生产设备三维定位坐标并进行校准，提取历史故障事件对应的拓展时间窗口，整合故障前后生产设备位置及运行状态编码空间分布； S2：分析出现生产设备运行故障时，生产设备之间的空间分布紧密度指标，对被调控的历史数据进行筛选处理，依据经筛选处理后的数据建立生产设备的预调控模型； S3：对当前空间内的生产设备进行运行监控，在监控到生产设备运行异常时进行报警，并对当前空间内的监测数据进行选择性传输； S4：基于选择性传输的数据集对预调控模型进行再训练，动态调整预调控模型的隐藏层维度； 在S2中，包含以下内容： S201：基于带空间标签的故障事件集，分析故障发生时各个生产设备之间的间距；将与生产设备i的间距小于生产设备i的动态影响半径的生产设备归入生产设备i的邻域生产设备集合，记为Ni；分析邻域生产设备集合Ni的紧密度指标COMi；分析监测空间内所有生产设备的紧密度指标，并进行归一化处理； S202：分析任意两个生产设备之间的相似度，构建相似度矩阵A；将监测空间内的生产设备i和生产设备j之间的相似度，记为A（i，j）； 基于相似度矩阵A构建度矩阵D，所述度矩阵D为对角矩阵，D（j，j）=∑iA（i，j）；基于相似度矩阵A和度矩阵D生成对称归一化拉普拉斯矩阵，基于谱聚类算法求解拉普拉斯矩阵的特征向量，采用间隙统计法确定最优聚类数，生成生产设备集群划分结果{C1，…，CQ}；其中Q表示生产设备集群总数量； S203：构建预调控模型，所述预调控模型为包含集群协调层与设备执行层的双层LSTM网络模型，其中双层LSTM网络模型的集群协调层网络接收集群状态矩阵VTt={VTq t|q∈[1，Q]，q为正整数}作为输入；VTq t表示生产设备集群Cq的振动温度融合特征；VTq t=avg[COMk，VIBk，TEMk]t，k∈Cq；其中，VIBk表示第k个生产设备的振动频率，TEMk表示第k个生产设备的温度，avg[]表示平均值函数；通过时间注意力机制输出集群间调控权重矩阵Wt； 双层LSTM网络模型的设备执行层网络接收生产设备级状态矩阵VIt={VIi t|i∈[1，I]}，其中VIi t表示生产设备i的生产参数；VIi t=[Vi，Ii，ηi]t，其中Vi表示生产设备i的电压数据，Ii表示生产设备i的电流数据，ηi表示生产设备i的负载率；通过张量乘积VIt *=Wt⊙VIt进行跨层级特征融合输出生产设备调控参数矩阵Pt。

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