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龙图腾网获悉南京先维信息技术有限公司申请的专利面向铝产品生产异常的时序大模型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：CN120493141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510992691.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权面向铝产品生产异常的时序大模型预警方法及系统是由葛俊海;贾伟;胡亮设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向铝产品生产异常的时序大模型预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向铝产品生产异常的时序大模型预警方法及系统，属于故障预警技术领域，其技术方案要点是包括，获取预设时间内铝产品生产过程中的参数数据，参数包括熔炼温度和轧制压力；将参数数据输入多尺度异常检测模块中，根据滑动窗口及分层聚类得到第一异常数据；根据第一异常数据、长短期记忆网络模块、变换器网络模块和异常对比模块，得到第二异常数据；将第二异常数据输入至因果分析模块，根据预设的有向无环图输出异常情况及预警指令，本发明通过多尺度异常检测模块对数据进行分块处理，能够显著降低计算量，之后通过因果分析模块，将因果分析与时序大模型的输出结果结合，有效识别真实异常情况，降低误报率。

本发明授权面向铝产品生产异常的时序大模型预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向铝产品生产异常的时序大模型预警方法，其特征在于，时序大模型包括多尺度异常检测模块、长短期记忆网络模块、变换器网络模块、异常对比模块和因果分析模块，所述时序大模型预警方法由所述时序大模型执行，所述时序大模型预警方法包括： 获取预设时间内铝产品生产过程中的参数数据，所述参数包括熔炼温度和轧制压力； 将所述参数数据输入所述多尺度异常检测模块中，根据滑动窗口及分层聚类得到第一异常数据； 根据所述第一异常数据、所述长短期记忆网络模块、变换器网络模块和异常对比模块，得到第二异常数据； 将所述第二异常数据输入至所述因果分析模块，根据预设的有向无环图输出异常情况及预警指令； 其中，所述参数数据为多组，每组参数数据对应一采集时刻，所述将所述参数数据输入所述多尺度异常检测模块中，根据滑动窗口及分层聚类得到第一异常数据，包括： 将所述参数数据中的每个数据按照采集时刻进行排序，得到每类参数对应的时序数据； 对于每个所述时序数据，通过预设的窗口大小和步长进行滑动，得到多个数据片段； 根据数据片段的特征值，得到多个数据点； 基于所述多个数据点进行分层聚类，得到第一异常数据； 其中，所述根据所述第一异常数据、所述长短期记忆网络模块、变换器网络模块和异常对比模块，得到第二异常数据，包括： 将所述第一异常数据输入至所述长短期记忆网络模块，得到第一特征向量组； 将所述第一特征向量组输入至所述变换器网络模块，得到第二特征向量组； 将所述第二特征向量组输入至所述异常对比模块，根据预设概率分布得到所述第二异常数据； 其中，所述预设的有向无环图根据所述第二特征向量组确定，所述将所述第二异常数据输入至所述因果分析模块，根据预设的有向无环图输出异常情况及预警指令，包括： 根据所述第二异常数据确定异常参数集合； 根据所述预设的有向无环图确定所述异常参数集合对应的因果路径； 判断所述因果路径是否符合预设的因果逻辑，根据判断结果输出异常情况及预警指令。

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