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龙图腾网获悉江苏感创电子科技股份有限公司申请的专利一种基于物联网的设备检测管理系统与方法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：CN120123887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510614634.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于物联网的设备检测管理系统与方法是由王稳同;沙军;王顺;唐重勇;王彦亭;朱丁炎设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的设备检测管理系统与方法在说明书摘要公布了：本发明涉及设备检测管理技术领域，公开了一种基于物联网的设备检测管理系统与方法。系统包含多源数据采集单元，采集异构时序数据并同步时频域信号；状态特征提取单元，用深度小波神经网络提取特征并生成稀疏编码；异常检测单元，构建图注意力网络模型计算动态异常阈值；寿命预测单元，经多任务时序卷积网络预测设备剩余寿命；资源优化单元，基于改进蚁群算法优化资源分配。该发明解决了传统设备检测管理中数据采集不全面、特征提取不准确、异常检测误报漏报、寿命预测精度低和资源分配不合理等问题，实现设备状态精准监测、异常及时发现、寿命准确预测和资源高效利用，提升设备运行可靠性，降低维护成本。

本发明授权一种基于物联网的设备检测管理系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的设备检测管理系统，其特征在于，包括： 多源数据采集单元，用于通过多模态传感器网络采集设备的异构时序数据，并基于自适应加权融合算法对温度、振动、电流信号进行时频域同步，其中，所述异构时序数据包括高频采样数据和事件触发数据； 状态特征提取单元，用于采用深度小波神经网络对所述异构时序数据进行多尺度分解，提取时频联合特征矩阵，并通过可变形卷积核生成设备运行状态的稀疏编码表示； 异常检测单元，用于构建基于图注意力网络的异常评分模型，根据设备节点间的拓扑关系与所述稀疏编码表示计算动态异常阈值，输出设备异常概率分布图； 寿命预测单元，用于通过多任务时序卷积网络，对所述时频联合特征矩阵进行退化模式解耦，并结合威布尔分布参数估计生成设备剩余寿命的置信区间预测； 资源优化单元，用于基于改进蚁群算法的信息素梯度更新策略，对多设备检测任务的资源分配矩阵进行动态优化，生成最小能耗调度路径； 所述状态特征提取单元的执行步骤还包括： 将所述异构时序数据输入连续小波变换层，生成时频尺度能量分布图； 通过可变形卷积核捕捉所述能量分布图中的非平稳特征，构建多分辨率特征金字塔； 利用稀疏自编码器对所述特征金字塔进行降维，输出所述稀疏编码表示； 所述寿命预测单元的执行步骤还包括： 采用因果膨胀卷积提取所述时频联合特征矩阵中的长程依赖关系； 通过并行分支结构分别预测退化趋势与突发故障概率，并利用KL散度约束多任务损失函数； 基于贝叶斯推断对所述威布尔分布的形状参数与尺度参数进行后验采样，生成所述置信区间预测。

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