陕西林科智机械设备有限公司贺永明获国家专利权
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龙图腾网获悉陕西林科智机械设备有限公司申请的专利基于人工智能的设备维修策略智能推荐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：CN120410516B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510920513.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于人工智能的设备维修策略智能推荐方法及系统是由贺永明;芦怡森;庞广;陈二刚;田澄苒设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于人工智能的设备维修策略智能推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与设备维护技术领域，公开了基于人工智能的设备维修策略智能推荐方法及系统，其中，基于人工智能的设备维修策略智能推荐方法包括：多视角数据增强与自监督预训练；物理一致性约束的对比学习；物理数据双轨融合的表示学习；元学习驱动的跨设备知识迁移；少样本微调实现个性化维修策略推荐；本发明解决了工业环境中标注数据稀缺、纯数据驱动方法缺乏物理理解、维修策略可解释性不足、物理模型难以处理复杂非线性关系、设备异构性导致泛化能力的问题，实现了高精度、可解释、易迁移的维修策略智能推荐，提升了设备可靠性与维护效率。
本发明授权基于人工智能的设备维修策略智能推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的设备维修策略智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 对设备时间序列数据进行多视角数据增强，生成多个不同视角的数据表示，利用对比学习原理构建自监督学习任务，学习设备状态的通用表示； 基于设备状态通用表示，将设备物理模型知识转化为可微分的约束条件，集成到神经网络学习过程中，确保学习到的表示满足物理规律约束； 构建物理模型与数据驱动模型的双轨融合机制，物理模型负责设备物理规律建模和结果验证，数据驱动模型负责捕捉复杂非线性关系，两模型协同工作形成综合表示； 基于双轨融合后的综合表示构建预训练模型，利用少量标记数据进行微调，通过元学习机制实现知识的跨设备迁移，提高模型在新设备上的泛化能力； 基于微调后的模型所学习到的物理一致性表示，构建物理概念解释层，将预测结果转化为工程师熟悉的物理量和参数，结合设备故障机理知识，生成基于物理机理的故障解释和维修策略。
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