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龙图腾网获悉南京艾龙自动化装备有限公司申请的专利自动化生产线多参数实时监测与故障诊断预警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：CN120010454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510481889.8，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权自动化生产线多参数实时监测与故障诊断预警方法及系统是由郁标;许琪设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动化生产线多参数实时监测与故障诊断预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种自动化生产线多参数实时监测与故障诊断预警方法及系统，涉及自动化生产线监测技术领域，包括通过获取多源传感器数据并进行数据质量评估和修正，对设备组件性能参数进行监测和劣化率计算，结合时频域特征分析识别故障类型，基于物理连接关系建立故障传播链路确定故障源。本发明能够及时发现设备异常，准确定位故障源组件，提高故障诊断的准确性和及时性，有效降低设备维护成本。

本发明授权自动化生产线多参数实时监测与故障诊断预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.自动化生产线多参数实时监测与故障诊断预警方法，其特征在于，包括： 获取自动化生产线中多源传感器采集的实时运行数据，计算数据质量特征值，生成数据可信度，当数据可信度小于第一预设阈值时，基于相邻时刻历史数据进行数据修正，得到修正后的实时运行数据； 将修正后的实时运行数据按照设备组件进行分组，生成设备组件对应的运行参数序列，基于运行参数序列计算设备组件的性能参数，根据性能参数计算性能劣化率，当性能劣化率大于第二预设阈值时，将对应的备组件确定为待监测组件； 对待监测组件的所述运行参数序列进行时频域特征分析，提取时域统计特征和频域能量特征作为故障特征，将故障特征输入预训练的故障识别模型，基于故障特征的组合模式输出故障类型概率分布，选取概率最大的故障类型作为待监测组件的故障判定结果； 根据待监测组件与相邻组件的物理连接关系，获取相邻组件的性能劣化率，基于性能劣化率的时序变化顺序建立故障传播链路，确定故障源组件，生成包含故障源组件位置信息和故障判定结果的故障诊断报告，并发送至生产管理系统； 获取自动化生产线中多源传感器采集的实时运行数据，计算数据质量特征值，生成数据可信度，当数据可信度小于第一预设阈值时，基于相邻时刻历史数据进行数据修正，得到修正后的实时运行数据包括： 获取自动化生产线中多源传感器采集的实时运行数据并按照时间窗口进行分段，得到分段数据序列； 分别计算分段数据序列的信号波动度、数值变化度和采样完整度并进行组合，得到数据质量特征值，基于分段数据序列中数据的概率分布特征计算数据质量特征值的信息熵，根据所述信息熵生成动态权重系数，将所述动态权重系数与对应的数据质量特征值进行加权组合得到数据可信度； 当所述数据可信度小于第一预设阈值时，确定待修正数据，提取所述待修正数据对应时间窗口前后N个时间窗口的相邻时刻历史数据序列； 将所述相邻时刻历史数据序列按照数据变化趋势的相似度进行聚类得到多个子序列组，计算每个子序列组中各子序列与待修正数据的时间相关度，基于所述时间相关度构建具有差异化权重的递归优化模型，其中权重大小与时间相关度正相关； 采用递归优化模型对待修正数据进行迭代修正，在每轮迭代中计算修正结果与相关度大于预设的相关度阈值的子序列的拟合误差，当所述拟合误差小于动态阈值时输出修正结果作为修正后的实时运行数据； 根据待监测组件与相邻组件的物理连接关系，获取相邻组件的性能劣化率，基于性能劣化率的时序变化顺序建立故障传播链路，确定故障源组件包括： 获取待监测组件与相邻组件的机械耦合关系、能量传递关系和物理拓扑关系，建立表征组件间空间连接强度的组件连接关系矩阵； 在连续时间窗口内获取所述待监测组件和相邻组件的性能参数，计算所述性能参数的时间导数得到性能劣化率，对所述性能劣化率进行希尔伯特变换得到瞬时相位； 根据所述组件连接关系矩阵中的空间连接强度和瞬时相位的变化趋势，计算相邻组件间的相位同步强度，构建反映组件间动态耦合关系的网络序参量； 监测所述网络序参量的动态变化，获取网络序参量的突变时刻和突变幅值，基于所述突变时刻、突变幅值和相位同步强度构建有向故障传播图，其中以相邻组件为节点，以突变时刻的时间差为边权重，以相位同步强度为边方向； 根据所述有向故障传播图中的边权重和边方向计算各组件的下游影响范围，基于下游影响范围确定各组件的级联失效规模，将所述级联失效规模与所述突变时刻相结合得到失效影响因子； 根据所述有向故障传播图的动态演化规律，对所述失效影响因子中的突变时刻特征和级联失效规模进行权重配置，将配置后的失效影响因子最大且突变时刻最早的组件确定为故障源组件。

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