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龙图腾网获悉福建铭博电气设备有限公司;福建酷智科技有限公司申请的专利一种基于AI智能分析的设备异常预警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：CN120496250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510991735.3，技术领域涉及：G08B19/00；该发明授权一种基于AI智能分析的设备异常预警系统是由李飞;洪惠群;陈龙龙;吴昊设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI智能分析的设备异常预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI智能分析的设备异常预警系统，具体涉及设备群体预警领域，用于解决现有群体预警系统的预警策略僵化的问题。通过邻接关联模块采集协同感知网络中各设备节点的空间部署信息，构建空间邻接结构；数据采集模块整理历史监测周期内的响应数据，按邻接结构提取局部协同响应序列子集；模型训练模块基于响应序列构建局部协同响应预测模型；漂移识别模块利用模型识别实时响应中存在趋势性残差增长的漂移异常节点；扩散评估模块以残差梯度扩散为依据，评估其对邻接域的协同干扰程度；预警调整模块基于扰动影响结果动态调整漂移节点及干扰邻接节点的预警参与权重，实现对设备群体预警策略的自适应优化。

本发明授权一种基于AI智能分析的设备异常预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI智能分析的设备异常预警系统，其特征在于，包括邻接关联模块、数据采集模块、模型训练模块、漂移识别模块、扩散评估模块以及预警调整模块，其中： 邻接关联模块获取群体预警的协同感知网络中各设备节点的位置信息，按设备空间布局建立节点邻接结构； 数据采集模块采集历史预警监测周期内的设备节点原始响应数据，按节点邻接结构生成以目标节点为中心的局部协同响应序列子集； 模型训练模块将响应序列子集与节点邻接结构输入图神经网络，训练局部协同响应预测模型； 漂移识别模块获取当前预警监测周期内所有设备节点的实时响应数据，调用局部协同响应预测模型计算实时残差，识别漂移异常节点； 扩散评估模块对漂移异常节点执行邻接区域内的扰动扩散计算，识别对邻接域的协同干扰； 预警调整模块在新的群体预警监测周期中，调整漂移异常节点以及对应的协同干扰邻接节点的预警决策参与权重； 所述漂移识别模块获取当前预警监测周期内所有设备节点的实时响应数据，调用局部协同响应预测模型计算实时残差，识别漂移异常节点具体包括： 采集当前预警监测周期内每个设备节点的实时响应值，按已建立的节点邻接结构整理为当前预警监测周期的节点响应值矩阵； 将节点响应值矩阵作为输入基础，调用局部协同响应预测模型生成各目标节点的实时响应预测值集合； 计算每个目标节点的预测响应值与实时响应值之间的差值残差，构建当前预警监测周期的残差矩阵； 将连续若干个预警监测周期的残差矩阵进行拼接，按节点维度统计残差的滑动增长斜率； 识别并筛选滑动增长斜率呈现持续上升趋势的目标节点，标记为漂移异常节点并输出节点标识； 所述扩散评估模块对漂移异常节点执行邻接区域内的扰动扩散计算，识别对邻接域的协同干扰具体包括： 获取每个漂移异常节点的邻接域中被选定作为协同响应中心的邻域节点集合，将该邻域节点集合定义为协同扩散影响区域； 采用与目标节点的差值残差相同的计算方式，按时间顺序计算协同扩散影响区域中的节点残差，对时间顺序的节点残差序列执行滑动窗口差分，构建每个邻接节点的残差增长梯度向量； 对协同扩散影响区域内所有邻接节点的残差梯度向量计算局部平均梯度，形成当前漂移节点扰动影响的梯度扩散系数； 设定漂移异常节点的扰动扩散识别阈值，若梯度扩散系数高于扰动扩散识别阈值，则判断漂移异常节点对邻接域构成协同干扰。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建铭博电气设备有限公司;福建酷智科技有限公司，其通讯地址为：350000 福建省福州市闽侯县上街镇创业路2号1#楼5层505室-2；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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