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龙图腾网获悉上海德川工业自动化股份有限公司申请的专利一种基于多模态数据处理的工业流程监督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：CN120523091B 。

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：202510656184.5，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于多模态数据处理的工业流程监督管理系统是由龙韬;李源波设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据处理的工业流程监督管理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据处理的工业流程监督管理系统，包括数据采集模块100、数据融合模块200、异常检测模块300、决策优化模块400与可视化交互中心500，数据采集模块100通过工业以太网将多源传感数据实时传输至所述数据融合模块200，数据融合模块200形成多模态特征向量发送至所述异常检测模块300，异常检测模块300预设阈值，并向决策优化模块400和可视化交互中心500发送联合报警信号。本发明有益效果为通过多模态数据融合与动态建模，在检测速度、定位精度和决策可靠性方面实现突破，有效解决了传统工业监控系统存在的时序失准、单源误判和因果分析不足等技术瓶颈。

本发明授权一种基于多模态数据处理的工业流程监督管理系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态数据处理的工业流程监督管理系统，其特征在于，包括数据采集模块100、数据融合模块200、异常检测模块300、决策优化模块400与可视化交互中心500： 所述数据采集模块100包含视觉传感器阵列101、声学监测单元102及环境参数传感器组103，通过工业以太网将多源传感数据实时传输至所述数据融合模块200； 所述数据融合模块200包括时间戳对齐单元201与多模态特征生成单元202，所述多模态特征生成单元202形成多模态特征向量发送至所述异常检测模块300； 所述异常检测模块300包括动态建模单元301与关联判决单元302，所述动态建模单元301生成设备工况的实时阈值曲线，并接收数据融合模块200的多模态特征向量计算特征偏离度，当多源数据异常置信度评分超过预设阈值时关联判决单元302向决策优化模块400和可视化交互中心500发送联合报警信号； 所述决策优化模块400包含故障推理引擎401与参数控制单元402，所述故障推理引擎401接收异常检测模块300的多模态异常置信度评分后，驱动参数控制单元402将优化指令发送至生产线执行机构； 所述可视化交互中心500耦合数据采集模块100的原始数据与异常检测模块300的分析结果，向远程监控终端推送关键报警事件； 所述数据采集模块100包括： 视觉传感器阵列101、声学监测单元102及环境参数传感器组103，所述视觉传感器阵列101部署于生产线核心工位以捕获实时数据，所述声学监测单元102集成麦克风阵列采集设备运行声纹信号，所述环境参数传感器组103配置为周期性检测振动、温湿度参数，并通过工业以太网将多源传感数据实时传输至所述数据融合模块200； 所述视觉传感器阵列101包含多光谱工业相机101a与红外热成像仪101b，所述多光谱工业相机101a以交错布设方式覆盖生产线监控区域，所述红外热成像仪101b安装于旋转云台上，动态追踪设备发热点并生成温度矩阵数据帧； 动态建模单元301生成设备工况的实时阈值曲线包括： 以30秒为窗口周期划分多模态特征向量，计算每个窗口内振动特征的均方根值、视频特征的频域能量总值及声学倒谱系数的方差值，基于核密度估计算法生成特征的动态概率分布模型，根据累计分布函数值在[0.05,0.95]区间划定实时阈值曲线； 所述决策优化模块400包括： 故障推理引擎401与参数控制单元402，所述故障推理引擎401接收异常检测模块300的多模态异常置信度评分后，通过贝叶斯网络关联历史故障数据库生成可解释的因果链分析，驱动所述参数控制单元402将优化指令报文发送至生产线执行机构，同时将控制参数调整日志反馈至所述可视化交互中心500； 所述故障推理引擎401通过贝叶斯网络生成因果链分析时，采用双重推理机制： 所述双重推理机制包括前向推理与反向推理，所述前向推理包括根据当前异常置信度评分遍历历史故障数据库中的条件概率表，更新节点事件的边缘概率分布； 所述反向推理包括当参数控制单元402接收到执行机构的状态反馈后，反向修正贝叶斯网络的先验概率权重系数。

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