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龙图腾网获悉四川环龙技术织物有限公司申请的专利基于多传感器融合的智能工厂监控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：CN120469321B 。

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：202510962991.X，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于多传感器融合的智能工厂监控方法及系统是由谢宗国;周骏;周兴富;孙自强;王敏;向龙;谢飞设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器融合的智能工厂监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多传感器融合的智能工厂监控方法及系统，首先获取智能工厂内多类型传感器的实时监测数据流，包含设备状态传感器采集的运行状态数据和环境状态传感器采集的场景状态数据，接着对实时监测数据流进行基础同步处理，得到标准化监测数据流，然后调用预训练的多传感器关联分析模型对标准化监测数据流进行跨源特征融合处理，生成融合特征序列，基于融合特征序列执行异常模式检测处理，生成异常检测结果，最后根据异常检测结果生成包含设备定位信息的监控干预指令，并发送至工厂控制系统触发状态调节操作，有效提升了智能工厂的监控精度和异常处理效率。

本发明授权基于多传感器融合的智能工厂监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器融合的智能工厂监控方法，其特征在于，所述方法包括： 获取智能工厂内多类型传感器的实时监测数据流，所述实时监测数据流包含设备状态传感器采集的运行状态数据和环境状态传感器采集的场景状态数据； 对所述实时监测数据流进行基础同步处理，得到时间维度对齐且数据格式统一的标准化监测数据流； 调用预训练的多传感器关联分析模型对所述标准化监测数据流进行跨源特征融合处理，生成反映设备运行状态与场景状态动态关联的融合特征序列； 基于所述融合特征序列执行异常模式检测处理，生成包含异常触发时段和异常作用类型的异常检测结果； 根据所述异常检测结果生成包含设备定位信息的监控干预指令，并将所述监控干预指令发送至工厂控制系统以触发状态调节操作； 所述调用预训练的多传感器关联分析模型对所述标准化监测数据流进行跨源特征融合处理，生成反映设备运行状态与场景状态动态关联的融合特征序列，包括： 将所述标准化监测数据流输入所述多传感器关联分析模型的特征提取层，分别提取设备运行状态数据的运行特征组和环境场景状态数据的场景特征组； 通过所述多传感器关联分析模型的关联建模层，计算所述运行特征组与场景特征组之间的关联度指标，所述关联度指标用于表征设备运行状态与场景状态的相互作用强度； 利用所述多传感器关联分析模型的时序建模层对所述运行特征组、场景特征组及关联度指标进行时间序列分析处理，生成具有时间连续性的动态特征序列； 通过所述多传感器关联分析模型的特征聚合层对所述动态特征序列进行分层加权融合处理，生成包含运行主导特征、场景影响特征及交互演变特征的融合特征序列； 所述利用所述多传感器关联分析模型的时序建模层对所述运行特征组、场景特征组及关联度指标进行时间序列分析处理，生成具有时间连续性的动态特征序列，包括： 将所述运行特征组、场景特征组及关联度指标按时间顺序排列为多维特征向量序列； 通过所述时序建模层的长程记忆单元对所述多维特征向量序列进行历史状态追踪处理，提取设备运行状态与场景状态的长期演变特征； 通过所述时序建模层的短程聚焦单元对所述多维特征向量序列进行当前状态捕捉处理，提取设备运行与场景状态的即时波动特征； 将所述长期演变特征与即时波动特征进行维度对齐处理，生成包含历史状态信息和当前状态信息的时序动态特征序列； 对所述时序动态特征序列进行时间窗口滑动处理，生成具有时间局部性的动态特征序列，所述动态特征序列用于表征设备运行与场景状态在相邻时间点的变化关系。

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