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龙图腾网获悉山东广运数字化科技有限公司申请的专利一种数据处理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：CN120105292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510167195.7，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种数据处理方法是由崔翠;周莉莉;袁钰苹设计研发完成，并于2025-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据处理方法，涉及工业数据处理技术领域，包括以下步骤：首先，根据预设的监测频率从纺织设备采集运行过程中的各项参数信息。本发明通过动态调整监测频率，系统能更敏锐地捕捉微小异常，避免传统固定频率监控遗漏低频问题。结合机器学习模型，实时分析织机张力波动和周期时间变化，有效防止质量问题积累，提升产品一致性与合格率。同时，动态调整优化了资源使用，避免了过度监控带来的计算浪费，提高了监控效率与经济性。

本发明授权一种数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先，根据预设的监测频率从纺织设备采集运行过程中的各项参数信息； 将采集到的纺织设备运行参数实时汇总形成数据集合，并从数据集合中提取出反映潜在细微异常的关键特征； 在检测窗口内，对提取的关键特征进行详细的分析和处理，并将经过分析处理的关键特征输入预先训练好的机器学习模型，通过机器学习模型对设备异常运行状态进行智能化评估； 基于机器学习模型评估结果，将设备的异常运行状态进行分类，划分为正常运行状态和细微异常运行状态两类； 针对正常运行状态，继续按照预设的监测频率进行数据采集和分析，通过保持现有频率，确保设备的显著故障能被及时发现并解决，防止问题扩展； 对于细微异常运行状态，基于机器学习模型的评估结果动态提高监测频率，捕捉更多的生产数据点，从而增强对微小异常的敏感性并及时识别其潜在影响； 从数据集合中提取出反映潜在低频异常的关键特征，提取的特征包括织机张力的波动幅度和织机在生产过程中周期时间变化，在检测窗口下，对提取的织机张力的波动幅度和织机在生产过程中周期时间变化进行分析处理，生成织机张力变化指数和织机运行周期时间指数，织机张力变化指数通过量化织机在生产过程中张力波动的幅度和频率，反映了织物在织造过程中的张力不均匀性；织机运行周期时间指数则是量化了织机生产过程中周期时间的微小变化； 对织机张力的波动幅度进行分析处理，生成织机张力变化指数的具体步骤如下： 在检测窗口下，首先，通过计算张力变化幅度因子来量化织机张力波动的强度，张力变化幅度因子衡量的是张力信号在相邻时间点的变化量，并结合波动的最大偏差进行分析，有效反映张力的波动幅度，计算表达式如下：，式中，是张力变化幅度因子，是时间点时刻的织机张力信号值，是第个时间点，是前一个时间点时刻的织机张力信号值，是时间点总数，是权重因子； 接下来，从张力波动中提取非线性动态特征，通过张力波动指数来量化张力信号的非线性变化趋势，通过傅里叶变换，将张力信号分解为不同频率成分，以捕捉周期性波动模式，计算表达式如下： ，式中，是张力波动指数，是傅里叶变换后的张力信号分量，即张力信号在频域频率的傅里叶变换结果，是调整指数，是频域中的最大频率，是高频成分衰减因子，用于衰减高频成分的影响，是衰减因子的调节参数； 基于动态模型计算张力波动的复杂度，使用张力非平稳性系数来衡量织机张力的变化模式，张力非平稳性系数用于捕捉张力波动的时间依赖性，反映织机张力在不同时间区间的波动差异，计算表达式如下： ，式中，是张力非平稳性系数，是张力变化率，即织机张力随时间的变化率，表示非线性指数，是一个调节指数，是自然底数，是衰减因子，是检测窗口总时间长度； 综合张力变化幅度因子、张力波动指数以及张力非平稳性系数生成织机张力变化指数，计算表达式如下： ，式中，是织机张力变化指数。

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