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龙图腾网获悉江苏聚荣制药集团有限公司申请的专利应用于自动化黄芪精产线的设备状态数据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：CN120471323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510401211.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权应用于自动化黄芪精产线的设备状态数据管理方法及系统是由周小斌;顾刚伟;顾龙伟设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于自动化黄芪精产线的设备状态数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据分析技术领域，提供一种应用于自动化黄芪精产线的设备状态数据管理方法及系统，用以通过全流程数据监测管理实现设备健康精准预测与主动维护。方法包括：获取产线设备状态数据集合，从产线设备状态数据集合中提取产线设备状态特征集合，产线设备状态特征集合包含反映设备运行趋势的多维度时序特征及设备间关联关系的拓扑特征；基于产线设备状态特征集合训练黄芪精产线状态预测模型，黄芪精产线状态预测模型用于根据当前设备状态特征预测选定时间段内设备异常概率及性能衰退趋势；根据黄芪精产线状态预测模型的输出结果生成设备管理策略集合，设备管理策略集合包含针对不同设备维护优先级的生产参数调整指令和维护节点规划方案。

本发明授权应用于自动化黄芪精产线的设备状态数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于自动化黄芪精产线的设备状态数据管理方法，其特征在于，所述方法由设备状态数据管理系统执行，所述方法包括： 获取产线设备状态数据集合，所述产线设备状态数据集合包括自动化黄芪精产线中多个连续生产周期内各设备的生产参数、运行状态参数及环境监测参数； 从所述产线设备状态数据集合中提取产线设备状态特征集合，所述产线设备状态特征集合包含反映设备运行趋势的多维度时序特征及设备间关联关系的拓扑特征； 所述从所述产线设备状态数据集合中提取产线设备状态特征集合，包括： 对所述产线设备状态数据集合进行分段处理，得到与各生产周期对应的设备状态数据子集； 针对每个设备状态数据子集提取设备运行趋势特征，所述设备运行趋势特征包括生产参数在连续时间窗口内的波动幅度、参数变化率及参数偏离标准阈值的累计时长； 根据设备间的物理连接关系生成产线拓扑网络，并基于所述产线拓扑网络提取设备间关联特征，所述设备间关联特征包括相邻设备间参数传递的同步性指标及设备群组运行状态的耦合度指标； 将所述设备运行趋势特征与所述设备间关联特征进行融合，得到所述产线设备状态特征集合； 基于所述产线设备状态特征集合训练黄芪精产线状态预测模型，所述黄芪精产线状态预测模型用于根据当前设备状态特征，预测选定时间段内的设备异常概率及性能衰退趋势； 所述基于所述产线设备状态特征集合训练黄芪精产线状态预测模型，包括： 将所述产线设备状态特征集合划分为训练数据集和验证数据集，其中，所述训练数据集包含历史设备状态特征及对应的设备维护记录； 生成包含时序注意力机制的多层神经网络模型，所述时序注意力机制用于捕捉设备状态特征在不同时间步的权重分布； 采用动态图卷积模块处理所述设备间关联特征，所述动态图卷积模块用于根据设备运行状态的实时变化更新所述产线拓扑网络的节点连接权重； 通过联合优化预测损失函数和关联约束函数，迭代调整所述多层神经网络模型的模型参量，所述预测损失函数用于衡量设备异常概率预测误差，所述关联约束函数用于约束设备间关联特征对预测结果的贡献度符合预设阈值； 当所述验证数据集的预测准确率达到收敛条件时，停止训练所述多层神经网络模型并输出所述黄芪精产线状态预测模型； 根据所述黄芪精产线状态预测模型的输出结果生成设备管理策略集合，所述设备管理策略集合包含针对不同设备维护优先级的生产参数调整指令和维护节点规划方案。

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