买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉工业云制造(四川)创新中心有限公司申请的专利基于向量与时序数据库驱动的工业认知分析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：CN121614523B 。

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：202610141104.7，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于向量与时序数据库驱动的工业认知分析方法及系统是由曾鸣;胡金林;张侃;赵如龙;张桓;税远飞;李伟设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于向量与时序数据库驱动的工业认知分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于向量与时序数据库驱动的工业认知分析方法及系统，该方法构建知识图谱与变分流形空间双层架构，通过流形嵌入将时序数据映射为包含确定性与波动特征的潜在状态向量，结合语义向量执行基于漂移梯度的同构投影，进而利用动态贝叶斯图神经网络推导故障路径；解决了连续监测数据与离散知识实体存在语义鸿沟且抗噪能力差的难题，在容纳工业环境随机扰动不确定性的同时，实现了多模态数据的精准语义对齐，并能敏锐捕捉状态渐变趋势，动态还原符合逻辑因果的故障演化路径，显著提升了诊断的鲁棒性与可解释性。

本发明授权基于向量与时序数据库驱动的工业认知分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于向量与时序数据库驱动的工业认知分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 构建工业知识的双层空间架构，所述双层空间架构包括工业知识图谱与时序变分流形空间，所述工业知识图谱用于存储离散实体及离散实体的因果关系，所述时序变分流形空间用于表征连续时序数据分布规律； 获取工业现场的多模态数据，所述多模态数据包括工业设备运行的时序数据以及描述工业设备状态的非结构化语义数据，所述非结构化语义数据包括文本数据和或图像数据； 根据所述时序数据进行流形嵌入处理，将时序数据映射到所述时序变分流形空间中，以获取包含状态确定性特征和不确定性波动特征的潜在状态向量； 对所述非结构化语义数据进行语义特征编码，将所述文本数据和或图像数据转化为表征当前工况信息的语义向量； 根据基于漂移梯度与语义对齐的同构投影操作获取所述潜在状态向量与所述语义向量在对应于所述离散实体的各个图谱节点上的激活能量，具体包括：获取所述潜在状态向量与所述离散实体对应的静态特征向量之间的加权马氏距离，并定义为物理层面的第一匹配度；获取所述语义向量与所述离散实体的属性描述向量之间的语义相似度，并定义为逻辑层面的第二匹配度；获取所述潜在状态向量随时间变化的梯度向量，根据梯度向量获取随状态演化的漂移梯度，并将所述漂移梯度投影到所述离散实体的主特征方向上，以获取趋势层面的第三匹配度；对所述第一匹配度、所述第二匹配度以及所述第三匹配度进行融合，以获取各离散实体的激活能量；获取各离散实体的激活能量时，还包括以下步骤：根据预设的判别器评估当前所述潜在状态向量的异常程度分数；构建反向抑制机制，当所述异常程度分数处于预设的正常分布范围内时，根据所述异常程度分数对所有属于故障类型的离散实体的激活能量进行抑制；当所述异常程度分数未处于预设的正常分布范围内时，解除抑制并增强属于故障类型的离散实体的激活能量； 以所述激活能量为初始状态，在所述工业知识图谱上沿所述离散实体的因果关系运行动态贝叶斯图神经网络进行概率传播，以获取当前设备状态的目标故障离散实体及目标故障离散实体的演化路径； 将所述目标故障离散实体及目标故障离散实体的演化路径作为分析结果输出。

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工业云制造(四川)创新中心有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市高新区益州大道中段599号13栋19层1908-1912号、20层2008-2012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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。