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龙图腾网获悉江西民安智慧科技有限公司申请的专利一种智能化工厂安全管理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：CN120181408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510661488.0，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种智能化工厂安全管理方法及系统是由马壮;胡蓉;宋昕颖设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化工厂安全管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能化工厂安全管理方法及系统，涉及生产安全分析技术领域。方法包括：采集多个生产安全事件的历史生产安全记录数据，提取出每个生产安全事件分别对应的历史设备状态数据；对每组历史设备状态数据进行参数演化异常检测，确定历史设备状态数据中的多个异常演化单元并构建得到每个异常演化单元的演化特征向量；对多个异常演化单元进行演化关联分析，计算得到任意两个异常演化单元之间的演化关联参数；构建多个异常演化单元的演化链式图谱并确定多个目标演化链路；根据多个目标演化链路对实时生产安全监控数据进行生产状态安全分析，生成目标生产设备的生产安全检测结果。本发明实现了对生产设备的智能安全分析与早期预警。

本发明授权一种智能化工厂安全管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能化工厂安全管理方法，其特征在于，包括： 采集工厂中目标生产设备关于多个生产安全事件的历史生产安全记录数据，从历史生产安全记录数据提取出每个生产安全事件分别对应的历史设备状态数据； 对每组历史设备状态数据进行参数演化异常检测，确定历史设备状态数据中的多个异常演化单元，基于历史设备状态数据构建得到每个异常演化单元的演化特征向量，其中对于异常演化单元，通过对历史设备状态数据进行滑窗处理，提取出历史设备状态数据在每个滑动窗口内的多个演化特性参数，包括漂移特性参数、能量特性参数和状态特性参数； 其中漂移趋势通过窗口内参数均值变化进行表征，将窗口分为前半窗口和后半窗口，分别提取出历史设备状态数据在该窗口内多种设备状态参数的均值构成的多维均值向量，通过计算前半窗口和后半窗口之间均值向量的距离以得到漂移特性参数，用于分析窗口内参数整体均值是否发生趋势性漂移；通过窗口内参数协方差体积表征变化幅度特性，可以通过滑动窗口内多个时间步下分别对应的不同设备状态参数的值构建得到参数矩阵，并计算得到参数矩阵对应的协方差矩阵，通过求取协方差矩阵的迹作为能量特性参数来表征整体波动能量，反映多变量参数变化的整体幅度；通过参数的瞬时偏移来描述数据局的突发跳变，具体通过计算任意相邻两个时间步之间设备状态的距离，通过欧式距离进行度量，而后对窗口内的多个距离求取最大值作为状态特性参数，用于分析窗口内的突发异常现象； 根据多个演化特性参数对历史设备状态数据进行参数演化异常检测，从多个滑动窗口中确定历史设备状态数据中的多个异常演化单元； 从历史设备状态数据中提取出每个异常演化单元的多个参数状态差分特征，结合异常演化单元的多个演化特性参数，构建得到每个异常演化单元的演化特征向量； 结合历史设备状态数据和演化特征向量对多个异常演化单元进行演化关联分析，计算得到任意两个异常演化单元之间的演化关联参数，包括确定每个异常演化单元的时间戳数据，根据异常演化单元的时间戳数据定位每个异常演化单元的演化轨迹窗口，根据演化轨迹窗口从历史设备状态数据中提取出每个异常演化单元的局部时序片段数据； 根据异常演化单元的演化特征向量计算得到任意两个异常演化单元之间的状态关联参数，从局部时序片段数据提取出异常演化单元的参数演化趋势向量，根据参数演化趋势向量计算得到任意两个异常演化单元之间的趋势匹配参数，其中，参数演化趋势向量用于表征局部时序片段数据中不同设备状态参数的变化趋势，增长、平稳、下降趋势分别通过1、0、-1参数进行量化表征，而后分析两个异常演化单元的参数演化趋势向量之间的趋势匹配情况，计算参数演化趋势向量之间的夹角作为两个异常演化单元之间的趋势匹配参数，根据局部时序片段数据确定每个异常演化单元的异常主导参数，对任意两个异常演化单元进行异常耦合匹配，生成任意两个异常演化单元之间的异常耦合参数，根据异常演化单元的时间戳数据对任意两个异常演化单元进行演化关联分析，包括将两个异常演化单元之间的状态关联参数、趋势匹配参数和异常耦合参数进行时间近邻融合，其中包括对状态关联参数、趋势匹配参数和异常耦合参数，按照预先设定的融合权重进行加权融合后，通过时间衰减函数进行修正，其中为两个异常演化单元之间的时差，根据异常演化单元的时间戳数据计算得到，计算得到每个生产安全事件下任意两个异常演化单元之间的演化关联参数，以衡量两个异常演化单元之间的演化关联关系； 根据演化关联参数构建多个异常演化单元的演化链式图谱，从演化链式图谱中提取出多个状态演化链路，对多个状态演化链路进行链路活跃分析以确定多个目标演化链路，包括基于时序关系遍历演化链式图谱中的多个异常演化单元，对时序相邻的两个异常演化单元进行时序近邻检验和演化关联检验，若时序近邻检验和演化关联检验通过则将两个异常演化单元进行链式组合，演化链式图谱包含其中一组历史设备状态数据下的多个异常演化单元，任意两个异常演化单元之间的边根据两个异常演化单元之间的演化关联参数构建得到，通过遍历演化链式图谱以提取出每组历史设备状态数据分别对应的多个状态演化链路； 提取出每个状态演化链路的结构长度指标，根据异常演化单元的异常主导参数，对状态演化链路进行链路演变趋势分析，包括统计每种设备状态参数在状态演化链路中的主导频次，根据每种设备状态参数的主导频次生成状态演化链路的演化趋势指标，基于结构长度指标和演化趋势指标计算得到状态演化链路的链路活跃参数，根据链路活跃参数筛选出每组历史设备状态数据分别对应的多个目标演化链路； 在获取目标生产设备的实时生产安全监控数据后，根据多个目标演化链路对实时生产安全监控数据进行生产状态安全分析，包括从实时生产安全监控数据中提取出多个实时演化链路，将每个实时演化链路分别与多个目标演化链路进行链路匹配，得到实时演化链路与每个目标演化链路之间的链路匹配参数； 根据多个链路匹配参数确定实时生产安全监控数据与多个生产安全事件的趋势关联数据，根据趋势关联数据对实时生产安全监控数据进行生产状态安全分析，生成目标生产设备的生产安全检测结果。

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