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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利区分传感器与执行器的双模型融合异常检测方法、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：CN116595466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310431303.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权区分传感器与执行器的双模型融合异常检测方法、装置是由蔡君;魏泽横;罗建桢设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本区分传感器与执行器的双模型融合异常检测方法、装置在说明书摘要公布了：本发明属于工业生产技术领域，涉及区分传感器与执行器的双模型融合异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括将工业过程数据结点分为传感器结点和执行器结点；基于传感器结点和执行器结点，分别构建传感器结点关系图和执行器结点关系图；基于传感器结点关系图和执行器结点关系图，分别构建基于运行规律的传感器异常检测模型和基于控制规则的执行器异常检测模型；基于传感器异常检测模型进行传感器异常检测，基于执行器异常检测模型进行执行器异常检测；将传感器异常检测与执行器异常检测进行融合。使得专家知识易于获取且具有通用性；可降低异常检测的虚警率，避免异常漏检的问题；召回率、精确度、F1分数等评价指标优势强。

本发明授权区分传感器与执行器的双模型融合异常检测方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种区分传感器与执行器的双模型融合异常检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 将工业过程数据结点分为传感器结点和执行器结点； 基于所述传感器结点和所述执行器结点，分别构建传感器结点关系图和执行器结点关系图； 基于所述传感器结点关系图和执行器结点关系图，分别构建基于运行规律的传感器异常检测模型和基于控制规则的执行器异常检测模型； 基于所述传感器异常检测模型进行传感器异常检测，基于所述执行器异常检测模型进行执行器异常检测； 将所述传感器异常检测与所述执行器异常检测进行融合； 所述基于所述传感器结点关系图和执行器结点关系图，分别构建基于运行规律的传感器异常检测模型和基于控制规则的执行器异常检测模型的步骤具体包括： 以传感器历史信息与执行器变化信息设计聚合函数，并基于针对传感器的结点关系图，构建针对运行规律的传感器GNN预测模型； 以传感器历史信息和变化趋势设计聚合函数，并基于针对执行器的结点关系图，构建针对控制规则的执行器GNN预测模型。

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广东技术师范大学，其通讯地址为：510665 广东省广州市天河区石牌中山大道西293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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