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龙图腾网获悉安徽科技学院申请的专利一种玉米面条加工过程中的数据采集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：CN120560118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510695334.3，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种玉米面条加工过程中的数据采集方法及系统是由孙业荣;易克传;张新伟设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种玉米面条加工过程中的数据采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据采集技术领域，具体为一种玉米面条加工过程中的数据采集方法及系统。首先，获取目标加工设备的设备状态数据、上游加工设备状态数据和环境数据；利用上游加工设备状态数据、环境数据和数据监控阈值调整模块生成数据监控阈值调整因子，进而得到目标加工设备的自适应数据监控阈值；然后，将设备状态数据与自适应数据监控阈值输入至数据采集频率调整模块对数据采集频率调整权重进行预测，得到设备状态调整数据，利用异常检测算法对设备状态调整数据和环境数据进行分析；最后，将设备状态调整数据与自适应阈值进行比对，并结合异常检测结果，得到综合数据监控结果用以数据监控与异常预警；本发明能够提高数据采集质量与数据监控能力。

本发明授权一种玉米面条加工过程中的数据采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种玉米面条加工过程中的数据采集方法，其特征在于，包括： 获取目标加工设备的设备状态数据、上游加工设备状态数据和环境数据； 将所述上游加工设备状态数据和所述环境数据输入至数据监控阈值调整模块进行处理，通过深度学习网络对上游和环境的耦合影响进行实时预测输出数据监控阈值调整因子，利用数据监控阈值调整因子对基准阈值进行加权，得到阈值调整值；将阈值调整值与基准阈值相加，得到自适应数据监控阈值； 将所述设备状态数据输入至数据采集频率调整模块的数据分类层，数据分类层利用双向长短时记忆网络来学习历史异常检测信息与历史设备状态数据之间的时序关联性，并区分对异常检测产生影响的关键设备状态数据，将关键设备状态数据和对应的自适应数据监控阈值输入至数据采集频率调整模块的数据采集频率调整权重预测层；根据关键设备状态数据与对应的自适应数据监控阈值的比对结果进行自适应采集频率调整；若超过自适应数据监控阈值，将基准采集频率与数据采集频率调整权重进行相除运算，否则将基准采集频率与数据采集频率调整权重进行乘积运算； 获取目标加工设备的设备状态调整数据集和环境数据集；使用异常检测算法对所述设备状态调整数据集和所述环境数据集进行分析，获取检测结果；所述异常检测算法根据每个数据点的数据密度计算对应的自适应子采样大小；所述自适应子采样大小的表达式为：，其中，为自适应子采样大小，min为最小值函数；max为最大值函数；为最小子采样大小；k为调节因子，用于控制子采样大小与数据密度之间的关系；为第i个数据点的数据密度；为最大子采样大小；构建隔离森林，并根据自适应子采样大小、平均路径长度和标准化因子，计算得到每个数据点的异常分数； 根据所述设备状态调整数据与所述自适应数据监控阈值的比对结果以及所述检测结果，得到综合数据监控结果；根据所述综合数据监控结果进行数据监控与异常预警。

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