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龙图腾网获悉华能烟台八角热电有限公司申请的专利基于工业控制上位机的应急恢复方法、装置及电子设备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：CN118394028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410280222.7，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权基于工业控制上位机的应急恢复方法、装置及电子设备是由朱传峰;姜欢;刘振涛设计研发完成，并于2024-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业控制上位机的应急恢复方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明属于工业控制领域，提供一种基于工业控制上位机的应急恢复方法、装置及电子设备，方法包括：获取工业控制上位机的运行状态数据；提取运行状态数据中的异常运行数据；基于异常运行数据，对工业控制上位机进行故障诊断，得到故障类型和故障位置；从应急预案树形图中调取与故障类型和故障位置对应的应急恢复策略；执行应急恢复策略，以对工业上位机进行应急恢复。本发明提供的方案，能根据异常运行数据准确诊断故障类型和故障位置，并利用应急预案树形图得到应急恢复策略，可高效、准确地实现对工业控制上位机的应急恢复，解决了传统依赖人工干预的应急恢复方法效率低、可靠性差的问题，取得了应急恢复高效、可靠的有益效果。

本发明授权基于工业控制上位机的应急恢复方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于工业控制上位机的应急恢复方法，其特征在于，包括： 获取工业控制上位机的运行状态数据； 提取运行状态数据中的异常运行数据； 将异常运行数据输入预先构建的故障诊断模型，得到故障诊断模型输出的故障诊断结果；其中，故障诊断结果用于表征引发异常运行数据出现的根源位置和故障起因，故障诊断模型通过如下过程得到，包括：获取工业控制上位机的历史故障日志数据；从历史故障日志数据中提取异常运行数据样本、根源位置样本以及故障起因样本，建立样本数据集；以深度学习神经网络为基础架构，建立故障预测网络模型；通过样本数据集对故障预测网络模型进行训练，得到故障诊断模型；获取工业控制上位机在预设周期内的故障日志更新数据；基于故障日志更新数据，对故障诊断模型的模型参数进行优化；根据根源位置和故障起因，确定故障类型和故障位置； 从预先构建的应急预案树形图中调取与故障类型和故障位置对应的应急恢复策略；其中，应急恢复策略为多个，应急预案树形图以工业上位机的故障类型、故障位置以及应急恢复策略为节点建立； 按照预设优先级执行级别最高的应急恢复策略，并判断当前故障位置的故障是否消除，得到判断结果；若判断结果为当前故障位置的故障未消除，则执行下一级的应急恢复策略，直至判断结果为当前故障位置的故障消除，以对工业上位机进行应急恢复； 获取应急恢复后工业上位机的运行状态数据； 将应急恢复后的运行状态数据与应急恢复前的运行状态数据以及标准状态数据进行比对，得到比对结果； 根据比对结果，对工业上位机的应急恢复效果进行评估，得到评估结果； 在评估结果为差时，设定差对应级别的校正范围内的最优值，将比对结果对应的数值差值调整至最优值的过程作为状态调整策略； 按照状态调整策略，对工业上位机的至少部分运行状态数据进行调整。

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