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龙图腾网获悉南京铁福来特种机器人有限公司申请的专利用于工业设备的多维数据获取与异常检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：CN120579113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511072592.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权用于工业设备的多维数据获取与异常检测方法是由赵振南;李纪坤;赵伟设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于工业设备的多维数据获取与异常检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，提供了用于工业设备的多维数据获取与异常检测方法，通过构建从多维数据获取、特征提取、异常传播概率判断到组合判断生成异常诊断报告的完整闭环体系，突破传统工业设备检测依赖的单一指标或固定阈值的局限，通过多源数据深度融合与动态自适应分析，显著提升异常检测的准确性与前瞻性，各步骤间形成协同效应，可适应工业设备复杂多变的运行工况，有效避免误报与漏报，为设备维护提供科学依据。

本发明授权用于工业设备的多维数据获取与异常检测方法在权利要求书中公布了：1.用于工业设备的多维数据获取与异常检测方法，其特征在于，包括： 通过工业设备的历史振动频谱结合设备三维模型进行模态分析，计算工业设备中每个部件的信息熵，根据每个部件的信息熵选择检测点位置，将物联网关部署至检测点位置以获取工业设备的多维数据，并通过时间戳对齐算法将工业设备的多维数据进行时间对齐，得到多维数据流； 所述检测点位置的选择逻辑包括： 通过工业设备的历史振动频谱，结合设备三维模型进行模态分析，获取工业设备中各部件的振动频带分布，构建振动耦合矩阵，矩阵元素表征部件间振动能量的传递系数； 基于每个部件在不同振动频带的振动能量占比，计算每个部件的信息熵，通过确定每个部件在不同时间尺度下的信息熵稳定性，得到多尺度熵矩阵； 根据多尺度熵矩阵中的波动筛选出检测点，并结合设备三维模型确定检测点位置； 通过双通道网络分别提取多维数据流的振动刚度以及热传导指数和电流谐波，根据工业设备的状态分配权重网络，结合权重网络将振动刚度、热传导指数和电流谐波加权融合生成联合特征向量； 构建工业设备的正常状态图谱，通过聚类算法判断正常状态图谱与联合特征向量的特征偏移度，并通过图神经网络预测工业设备的异常扩散路径，输出异常传播概率图，图神经网络的节点表征工业设备的部件，图神经网络的边表征异常传播强度；所述特征偏移度的判断逻辑包括： 通过主成分分析将联合特征向量映射至正常状态图谱，通过欧氏距离计算工业设备的实时工况参数与正常状态图谱中的工况参数的距离，根据距离选择正常状态图谱中的工况特征簇作为匹配簇； 在匹配簇中以映射后的联合特征向量为中心，以固定半径的超球体为范围，确定局部邻域； 计算局部邻域内的每个正常状态特征点与联合特征向量之间的马氏距离，将局部邻域内所有马氏距离的平均值作为正常状态图谱与联合特征向量的特征偏移度； 将联合特征向量的特征偏移度和异常传播概率图进行组合判断，并通过贝叶斯优化动态调整异常阈值，同时输出异常诊断报告和异常置信度，基于异常传播概率图生成候选检测点集，根据异常置信度筛选候选检测点集，并更新检测点位置。

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