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龙图腾网获悉陕西万禾数字科技有限公司申请的专利一种基于离线大模型的装备智能保障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：CN119919126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510405437.1，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于离线大模型的装备智能保障系统是由姚谷莉;刘珂;刘锦;车亚红;欧翔雪设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于离线大模型的装备智能保障系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于离线大模型的装备智能保障系统，涉及装备管理与保障领域，包括：采集模块，通过无人机采集设备表面缺陷图像和时序信号，收集文本日志，对缺陷图像、时序信号和文本日志分别进行处理，生成多模态数据集；特征融合模块，用于对多模态数据集进行特征提取，将三种特征进行融合，生成多模态特征；更新模块，用于从语义向量中提取故障三元组，根据故障三元组构建贝叶斯因果图，动态更新节点置信度，生成知识图谱；维护策略模块，用于将多模态特征与知识图谱匹配，定位故障根因；轻量化模型部署模块，用于在边缘服务器预训练轻量化模型，使用量子退火算法加速参数聚合，根据聚合后的参数调优全局大模型，结合强化学习生成策略。

本发明授权一种基于离线大模型的装备智能保障系统在权利要求书中公布了：1.一种基于离线大模型的装备智能保障系统，其特征在于：包括： 采集模块、特征融合模块、更新模块、维护策略模块、和轻量化模型部署模块： 所述采集模块，通过无人机采集设备表面缺陷图像和时序信号，同时收集文本日志，对缺陷图像、时序信号和文本日志分别进行处理，生成多模态数据集； 所述特征融合模块，用于对多模态数据集进行特征提取，得到图像特征、时序特征和文本特征，将三种特征进行融合，生成多模态特征； 所述更新模块，用于从语义向量中提取故障三元组，根据故障三元组构建贝叶斯因果图，将多模态特征输入脉冲神经网络，动态更新节点置信度，生成知识图谱； 所述维护策略模块，用于将多模态特征与知识图谱匹配，定位故障根因； 所述轻量化模型部署模块，用于在边缘服务器预训练轻量化模型，使用量子退火算法加速轻量化模型参数聚合，根据聚合后的轻量化模型参数调优全局大模型，结合强化学习生成策略，综合成本、停机损失和备件库存选出最优维护策略； 对缺陷图像、时序信号和文本日志分别进行处理，生成多模态数据集，具体为： 分离缺陷图像的光照分量和反射分量，结合历史故障图像的光照均值模板，生成优化后的光照分量，根据优化后的光照分量和反射分量增强缺陷图像； 采用小波基分解，提取低频基频与高频异常特征； 使用BERT识别部件名称与故障类型，结合正则表达式匹配逻辑链生成结构化三元组； 通过SLAM技术将增强后的缺陷图像的像素坐标映射至设备3D模型，关联振动信号与具体部位； 将增强后的缺陷图像及坐标、滤波后的均值及关联部位标签和故障三元组的语义向量封装为HDF5格式，生成多模态数据集； 对多模态数据集进行特征提取，得到图像特征、时序特征和文本特征，具体步骤为： 将增强后的缺陷图像进行缩放，通过ResNet模型提取倒数第二层全连接层的高维特征得到图像特征； 通过LSTM编码时序信号的时序依赖关系得到时序特征； 通过BERT嵌入将文本日志映射为语义向量并提取故障三元组。

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