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龙图腾网获悉国网山西省电力公司信息通信分公司申请的专利基于深度学习的数字设备实物ID全生命周期管理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：CN120782218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511259101.5，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于深度学习的数字设备实物ID全生命周期管理系统是由张淑娟;李轶;陈俊伟;胡国瑞;高鹏;常凯敏;何鑫;闫黎新;郭楠;韩臻;刘贞辉设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数字设备实物ID全生命周期管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的数字设备实物ID全生命周期管理系统，涉及自动化控制与智能设备管理技术领域，包括如下步骤：通过多通道方式采集设备运行状态和物理属性数据，并对其进行预处理，利用特征融合方法提取多层次语义信息，通过预训练模型识别设备运行状态，并进行异常检测，系统结合设备属性信息与异常结果，采用哈希方式构建设备与其数字身份之间的对应关系，生成可动态更新和验证的设备数字身份标识，在设备运行过程中，系统持续监测其状态变化，自动判断是否需要更新身份信息，并完成记录和验证，从而实现对设备身份的动态管理与全流程追溯。本发明支持高精度识别与灵活扩展，适用于各类数字化工业设备的智能监管场景。

本发明授权基于深度学习的数字设备实物ID全生命周期管理系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的数字设备实物ID全生命周期管理系统，其特征在于，包括： S1、数据采集与预处理模块，采用多通道实时采样方法采集设备运行状态数据和设备物理属性数据，并对采集的设备运行状态数据进行去噪与归一化处理，生成预处理数据； S2、特征融合模块，接收预处理数据，采用动态卷积核和注意力机制提取并融合局部与全局语义特征，形成融合特征数据； S3、预训练模块，构建深度神经网络，基于融合特征数据构建重建任务与对比学习任务，进行多轮迭代训练，输出优化预训练模型； S4、异常检测模块，构建领域自适应映射，并对设备运行状态数据在不同运行条件下进行领域自适应映射，基于优化预训练模型对融合特征数据的识别结果判断是否存在异常状态，生成异常检测结果； S5、数字ID生成模块，结合设备物理属性数据与异常检测结果，通过混合哈希编码构建设备物理属性与数字标识之间的双向映射，并动态生成、更新与自验证数字设备实物ID； S6、全生命周期管理模块，基于异常检测结果触发数字设备实物ID的更新与记录操作，实现异常状态下的维护响应处理； 所述S4具体包括： S41、状态数据接入单元，接收数据采集与预处理模块采集的设备运行状态数据，所述设备运行状态数据为时间序列张量，用于反映目标设备在当前运行条件下的状态变化过程； S42、领域自适应特征映射单元，构建领域自适应映射，通过引入运行条件标签对设备运行状态数据进行语义空间重构，生成领域对齐特征张量，所述领域对齐特征张量在结构上统一不同运行条件之间的表达分布，所述不同运行条件包括负载状态、环境温度、转速设定、工况阶段、任务类型，用于表征设备运行状态数据在不同行为模式下的分布特征； S43、识别结果生成单元，将融合特征数据与领域对齐特征张量输入优化预训练模型，分别执行前向推理，获得融合路径识别结果与领域路径识别结果； S44、状态偏移判别单元，对融合路径识别结果与领域路径识别结果进行向量差值计算，定义状态偏移指标函数如下： ； 其中，表示融合路径识别结果，表示领域路径识别结果，为状态偏移指标函数； S45、异常检测输出单元，对状态偏移指标函数与预设阈值进行比较，当时生成异常检测结果，并输出异常标记数据至数字ID生成模块，否则生成正常标记数据。

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国网山西省电力公司信息通信分公司，其通讯地址为：030000 山西省太原市晋源区谐园路3号8-14层；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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