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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利基于多模态AI的智能运维管理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：CN120670901B 。

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：202510737458.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多模态AI的智能运维管理方法及系统是由周庆辉;乔福军;张笛怡设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态AI的智能运维管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态AI的智能运维管理方法及系统，属于数据人工智能与工业智能运维交叉技术领域，包括收集多模态数据并预处理，使用改进VMD对振动信号进行模态分量分解，计算一阶能量矩和二阶能量矩生成初始振动特征向量，使用去噪自编码器SDAE得到最终振动特征向量，所述多模态数据，包括振动信号、能耗、图像和文本数据；通过引入改进的VMD方法结合拉格朗日乘子与自适应步长机制，构建频域迭代优化求解流程，同时利用去噪自编码器实现非线性、深层次的特征增强，从而得以有效的提高了系统对于复杂振动信号中关键模态成分的提取能力与稳定性。

本发明授权基于多模态AI的智能运维管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态AI的智能运维管理方法，其特征在于，包括： 收集多模态数据并预处理，使用改进VMD对振动信号进行模态分量分解，计算一阶能量矩和二阶能量矩生成初始振动特征向量，使用去噪自编码器SDAE得到最终振动特征向量，所述多模态数据，包括振动信号、能耗、图像和文本数据； 使用预训练的ResNet-50模型和TissueP系统提取图像特征向量，使用预训练的BERT模型提取文本特征向量，计算能耗的能耗特征向量； 所述使用预训练的ResNet-50模型和TissueP系统提取图像特征向量，包括获取告警日志和设备运行视频，使用帧间差分法检测视频中的显著变化帧，转换为RGB格式，与图像数据合并为统一图像集合，基于拉普拉斯方差计算统一图像集合中图像的清晰度，设定清晰度阈值，保留统一图像集合中清晰度大于清晰度阈值的图像，通过时间同步关联，将图像与告警进行匹配并标注； 将标注的图像-标签对提交给运维人员进行检查和修正，输出最终图像-标签对，并从中提取作为ResNet-50模型微调的小批量训练数据； 对预训练的ResNet-50模型进行微调，获取最终图像-标签对的卷积特征图，对卷积特征图进行全局平均池化，将空间维度压缩为单值，生成图像特征向量，对图像特征向量使用主成分分析PCA进行降维处理，分割为2×2的子块，分别分配到TissueP系统的四个细胞中，每个细胞使用Sobel算子计算子块的梯度，并对子块的梯度进行平均池化，生成边缘特征向量，使用局部二值模式LBP提取子块纹理特征； 根据子块的灰度均值计算规则权重，对每个子块的边缘特征向量和纹理特征进行加权求和，作为子块特征向量； 每个细胞接收其他细胞的特征，基于余弦相似度更新自身特征，将每个更新后的子块特征求平均值作为全局特征向量，对全局特征向量使用主成分分析PCA进行降维处理； 将降维处理的图像特征向量和全局特征向量进行特征拼接，作为最终图像特征向量； 构建MRO模型进行多模态数据融合，构建CNN模型对融合的多模态数据进行状态预测和故障类别预测，基于专家规则库生成优化建议； 构建可视化界面展示分析的数据，对收集和分析产生的数据进行储存。

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