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龙图腾网获悉西安航空学院申请的专利基于工业互联网的工业大数据分析方法及平台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：CN120974291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511517225.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于工业互联网的工业大数据分析方法及平台是由孙列;侯伟;李兵设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业互联网的工业大数据分析方法及平台在说明书摘要公布了：本发明公开了基于工业互联网的工业大数据分析方法及平台，涉及大数据分析技术领域。方法包括：采集多源工业数据，使用一维CNN编码器进行自监督预训练，通过时序顺序判别任务学习正常状态时序特征；利用生成对抗网络生成合成故障样本，引入故障类型或工况参数，增强故障数据；采用两阶段PU学习策略，先识别高置信度正常样本，再训练二分类模型输出故障概率；使用蒙特卡洛Dropout量化预测不确定度，基于故障概率与不确定度双阈值制定维护决策，模型部署于云端并持续优化；平台包括自监督预训练、故障样本生成、PU学习故障分类和决策与部署模块；本发明提高了故障检测准确性和可靠性，适应新故障模式，实现高效预测性维护。

本发明授权基于工业互联网的工业大数据分析方法及平台在权利要求书中公布了：1.基于工业互联网的工业大数据分析方法，其特征在于，包括步骤； 步骤S1，采集多源工业数据使用一维CNN编码器进行自监督预训练，学习正常状态下的时序特征，通过时序顺序判别任务训练编码器，提取通用特征表示；学习正常状态下的时序特征具体包括：将每个未标记样本窗口再划分为前后两个子序列，长度各为，对于给定锚定片段，构造一个正样本为其时间上紧随的后半段，构造一个负样本为来自不同时间段的随机片段； 将锚定片段、正片段和负片段分别输入共享参数的编码器，得到对应的特征表示,,，引入一个时序关系判别头，接受或作为输入，输出一个判别概率p，用于识别两个片段是否按时间连续； 自监督训练的目标是使得模型能够判别正样本对和负样本对：即对于来自同一序列连续片段的正对判别为1，对于不相关的负对判别为0，采用二元交叉熵损失函数进行训练，将的输出逼近1，而的输出逼近0； 步骤S2，使用生成对抗网络生成合成故障样本，引入故障类型或工况参数，合成样本与真实故障样本合并，并筛选合理样本； 步骤S3，利用预训练编码器和增强后的故障数据，采用两阶段PU学习策略，先识别高置信度正常样本，再训练分类器，训练二分类模型，输出故障概率； 步骤S4，使用蒙特卡洛t量化预测不确定度，基于故障概率与不确定度双阈值制定维护决策，模型部署于云端，持续优化模型并适应新故障模式。

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西安航空学院，其通讯地址为：710000 陕西省西安市莲湖区西二环259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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