成都工业学院周行获国家专利权
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龙图腾网获悉成都工业学院申请的专利一种人工智能驱动的工业物联网设备故障预测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：CN120416067B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510890587.6，技术领域涉及：H04L41/149；该发明授权一种人工智能驱动的工业物联网设备故障预测系统是由周行;张启军设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种人工智能驱动的工业物联网设备故障预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人工智能驱动的工业物联网设备故障预测系统，涉及工业物联网及预测性维护技术领域，采用边缘—云协同架构，实现工业设备传感数据的实时采集、预处理与在线故障预测，系统利用Transformer神经网络构建层次化时空模型，通过滑动窗口方法分段处理时序数据，并集成因果推理增强机制，构建工业设备因果图谱生成注意力掩码，使模型聚焦于关键特征，从而提高预测准确性与解释性，同时，系统建立闭环持续优化机制，将边缘故障预测结果和实际运行反馈上传至云端，更新因果图谱及模型参数，实现模型自适应优化，该系统为工业设备预防性维护提供高效、精准、可解释的决策支持。
本发明授权一种人工智能驱动的工业物联网设备故障预测系统在权利要求书中公布了：1.一种人工智能驱动的工业物联网设备故障预测系统，其特征在于，所述系统包括边缘端设备和云端服务器，并采用边缘-云协同架构；所述边缘端设备用于采集工业设备的传感器数据并进行预处理；所述云端服务器用于训练故障预测模型，并基于所述预处理后的数据执行在线故障预测推理；所述故障预测模型采用Transformer神经网络实现层次化的时空建模，并通过滑动窗口计算对传感器时序数据进行分段处理；所述故障预测模型集成因果推理增强机制；所述因果推理增强机制通过构建工业设备运行的因果图谱生成注意力掩码，以引导Transformer模型的自注意力机制聚焦于具有因果相关性的关键特征，通过历史数据和设备专家知识构建工业设备运行的因果图谱；然后，根据因果图谱生成注意力掩码，将其嵌入Transformer自注意力层中，使模型在信息交互时重点关注具有因果相关性的传感器数据，从而提高预测准确性与解释能力；所述系统能够实时监测工业设备的运行状态并预测故障发生概率，并基于所述因果图谱对预测结果提供动态解释。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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