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龙图腾网获悉北京数洋智慧科技有限公司申请的专利一种大数据智能决策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：CN119990839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510481171.9，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种大数据智能决策分析方法及系统是由朱瑾鹏;任东英;王永祥;郭帅;谢明设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大数据智能决策分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种大数据智能决策分析方法及系统。其中，获取电力设备运输中的振动数据、机械节点应力分布数据，提取与振动数据时间戳对齐的高频谐波畸变特征；将应力数据波动与谐波特征动态变化进行跨域关联分析，利用机器学习模型识别机械应力异常和电气谐波畸变的共生模式；基于物流路径规划和设备约束，通过多目标协同优化算法生成调整运输路径和供电回路参数的协同控制指令；构建联合风险评估矩阵，根据量化分析结果和协同控制指令，动态调整运输路径与谐波抑制参数的协同关系，实现电力设备的闭环决策。本申请提供的技术方案显著提高了电力设备运输数据处理效率。

本发明授权一种大数据智能决策分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大数据智能决策分析方法，其特征在于，包括: 获取电力设备的运输振动数据,同步采集电力设备的关键机械节点的应力分布数据,并在供电回路中提取与运输振动数据的时间戳对齐的高频谐波畸变特征； 将应力分布数据的波动幅度与高频谐波畸变特征的动态变化进行跨域关联分析，通过机器学习模型识别物流运输路径突变条件下机械应力异常与电气谐波畸变的共生关联模式； 基于物流运输路径规划参数与设备运行环境约束条件，通过多目标协同优化算法对共生关联模式进行联合决策，生成同时调整运输路径避振参数与供电回路的谐波抑制参数的协同控制指令； 构建机械应力异常与电气谐波畸变的联合风险评估矩阵，基于联合风险评估矩阵的量化分析结果，及协同控制指令动态调整物流运输路径与谐波抑制参数的协同关系，实现电力设备的闭环决策； 将应力分布数据的波动幅度与高频谐波畸变特征的动态变化进行跨域关联分析，通过机器学习模型识别物流运输路径突变条件下机械应力异常与电气谐波畸变的共生关联模式，包括： 对应力分布数据的波动幅度进行时间窗口划分，基于物流运输路径突变事件的时间戳提取振动冲击区间内的应力峰值序列，同时对高频谐波畸变特征进行相同时间窗口内的频域能量分布分解，提取谐波能量突变区间； 将应力峰值序列的时域演化规律与谐波能量突变区间的频域扩散特性进行时空耦合，构建以路径突变强度为权重的跨域关联张量，其中路径突变强度由运输路径曲率变化率和加速度冲击阈值联合标定； 在跨域关联张量中嵌入机械节点拓扑约束，通过动态图卷积操作捕获应力传播路径与谐波畸变传导路径的交叉干扰关系，建立机械-电气耦合特征的联合表示空间； 基于运输路径突变前后设备状态的迁移特性，在联合表示空间中迭代优化隐变量边界条件，使机械应力异常事件与谐波畸变事件在特征空间内形成具有因果指向性的共生簇； 对共生簇进行多尺度路径依赖分析，通过自适应门控机制分离路径突变诱发的瞬态关联分量与设备固有特性的稳态关联分量，输出包含机械-电气耦合强度及失效传播路径的共生关联模式拓扑图； 将应力峰值序列的时域演化规律与谐波能量突变区间的频域扩散特性进行时空耦合，构建以路径突变强度为权重的跨域关联张量，包括： 对应力峰值序列的时域演化规律进行分段拟合，提取应力峰值在振动冲击区间内的上升斜率、下降斜率和持续时间特征，同时对谐波能量突变区间的频域扩散特性进行频带划分，提取各频带能量分布的峰值频率和能量衰减速率特征； 将应力峰值序列的上升斜率、下降斜率和持续时间特征与谐波能量突变区间的峰值频率和能量衰减速率特征进行时空对齐，基于应力峰值的时间演化曲线和谐波能量的频域扩散曲线，构建以路径突变强度为权重的跨域关联张量，其中路径突变强度由运输路径曲率变化率和加速度冲击阈值的乘积动态标定。

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