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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利基于改进知识图谱的工业机器人运行维护管理方法及装置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：CN120563090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510370030.X，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于改进知识图谱的工业机器人运行维护管理方法及装置是由周健;张行设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进知识图谱的工业机器人运行维护管理方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书涉及工业机器人运维技术领域，提供了基于改进知识图谱的工业机器人运行维护管理方法及装置。该方法包括：根据工业机器人运行维护管理需求建立动态更新的运维知识图谱；利用相似性编码规则得到运维知识图谱中各实体的稀疏向量，计算每两个同类别实体之间的实体相似性；根据实体相似性对运维知识图谱以不同采样策略进行采样，得到训练样本，以训练得到运维策略预测模型；建立异常检测模型；根据异常检测模型确定运维知识图谱的感知端，根据运维策略预测模型确定运维知识图谱的决策端，以对工业机器人的运行监测信号进行实时异常检测及运维策略预测。通过本说明书实施例，可兼顾工业机器人运行维护管理的效率、精度和灵活性。

本发明授权基于改进知识图谱的工业机器人运行维护管理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于改进知识图谱的工业机器人运行维护管理方法，其特征在于，所述方法包括： 根据工业机器人运行维护管理需求建立动态更新的运维知识图谱； 利用相似性编码规则得到运维知识图谱中各实体的稀疏向量；基于所述稀疏向量计算每两个同类别实体之间的实体相似性； 根据实体相似性对所述运维知识图谱以不同采样策略进行采样，得到训练样本； 将主体实体和关系作为输入，将客体实体作为输出，根据输入输出构建神经网络模型； 利用训练样本训练神经网络模型，得到运维策略预测模型； 获取工业机器人的历史运行信号，以建立异常检测模型； 根据所述异常检测模型确定运维知识图谱的感知端，根据所述运维策略预测模型确定运维知识图谱的决策端，以对工业机器人的运行监测信号进行实时异常检测及运维策略预测； 其中，利用相似性编码规则得到运维知识图谱中各实体的稀疏向量，包括： 利用相似性编码规则对运维知识图谱中实体的类别、名称和属性信息分别进行独热编码； 对独热编码结果拼接处理，得到实体的稀疏向量； 其中，基于所述稀疏向量计算每两个同类别实体之间的实体相似性，包括： 基于稀疏向量，计算每两个同类别实体之间的余弦相似度，得到属性相似性； 根据实体在运维知识图谱中的位置及连接关系分别确定每两个同类别实体中一个实体对应的第一同类邻居实体集及另一个实体对应的第二同类邻居实体集； 计算第一同类邻居实体集中各元素与第二同类邻居实体集中各元素之间的属性相似性之和； 根据该属性相似性之和得到每两个同类别实体之间的关系相似性； 根据所述属性相似性及关系相似性进行线性运算，得到实体相似性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(北京)，其通讯地址为：102249 北京市昌平区府学路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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