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龙图腾网获悉朗坤智慧科技股份有限公司申请的专利一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法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：CN118915663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202410973710.6，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法是由欧阳永子;袁存发;干羽;何招亮;江家杰;胡杰英设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，涉及电厂监测报警技术领域，包括构建机组监视项前置条件；通过机组监视项主题定义报警状态明细；通过综合报警模型判断对数据源进行重算。本发明提供的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法通过构建机组监视项前置条件，减少监控系统的误报警率和工作负荷，提升系统的稳定性和可靠性，通过构建机组监视项主题，实现设备运行状态的精细化管理，精确地监控设备运行状态，实时发现潜在问题，提高电厂运行的安全性和效率，通过综合报警模型判断对数据源进行重算，提高报警系统的灵活性和适应性本发明在报警准确率、适应性以及效率方面都取得更加良好的效果。

本发明授权一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法在权利要求书中公布了：1.一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，其特征在于，包括： 构建机组监视项前置条件； 通过机组监视项主题定义报警状态明细； 通过综合报警模型判断对数据源进行重算； 所述构建机组监视项前置条件包括采集机组监视项前置条件数据，包括设备状态类、环境参数类、维护状态类、历史报警状态类和设备启停状态类； 对于设备状态类前置条件，当锅炉不在温度在150℃到250℃之间，则不启动报警监视；若发电机转速低于1800转分钟，则不启动报警监视； 对于环境参数类前置条件，若环境温度不在-10℃到40℃之间，则不启动报警监视；若环境湿度不在环境湿度在20％到80％之间，则不启动报警监视； 对于维护状态类前置条件，若设备处于维护状态，则不启动报警监视； 对于历史报警状态类前置条件，若存在未处理的历史报警，则不启动新的报警监视； 对于设备启停状态类前置条件，若设备未启动或运行时间不足30分钟，则不启动报警监视； 所述构建机组监视项前置条件包括使用布尔逻辑定义前置条件，每个前置条件用一个布尔矩阵Pi表示，Pi表示第i个设备的报警状态，1表示报警，0表示正常，总体前置条件表示为： 其中，⊙表示元素逐位相乘，n表示前置条件数目； 若Ptotal中所有元素都为1，则前置条件满足，监视报警工作持续进行，否则不进行； 所述通过机组监视项主题定义报警状态明细包括构建机组监视项主题，监视项主题提供监视报警规则明细，用于定义报警状态明细，包括设备越限主题、考核条件主题、投入退出状态、设备启停主题、接口监视主题、特征值主题、打包点主题、壁温监测主题，将数据源与监视项主题规则绑定，生成报警信息； 对数据源向量D进行非线性变换，数据源向量为D＝[D1,D2,...,Dm,]，可进行非线性变换，表示为 σD＝[σD1,σD2,...,σDm] 其中，D表示数据源向量，来自各个传感器或监控设备的数据，向量维度为m，σD表示数据源向量的非线性变换，σDi表示第i个数据源值的变换结果； 使用多维张量Mi和规则张量Ri对数据源进行规则应用和张量积运算，表示为： 其中，Mi表示多维张量，为第i个监视项主题的规则矩阵，维度为p×q×r，Mi,juv表示第i个张量在j,u,v位置的元素，Ri表示规则张量，为第i个规则的矩阵，Ri,uvk表示第i个规则张量在u,v,k位置的元素，A1表示通过张量积运算和规则应用得到的中间报警状态向量，A1,jk表示张量积运算和规则应用后在j,k位置的元素； 对数据源进行池化运算，表示为： 其中，poolDij表示在i,j位置的最大池化结果，u,v∈Ni,j‘ 结合卷积张量和权重系数αj进行卷积运算，表示为： 其中，A2表示通过池化运算和卷积运算得到的中间报警状态向量； 所述通过机组监视项主题定义报警状态明细包括对数据源进行傅里叶变换，输出频域信息，表示为： 其中，表示数据源向量的傅里叶变换，输出频域信息，Dt表示数据源信号在时间t的值，f表示傅里叶变换结果中的特定频率分量 结合权重系数βk输出，表示为： 其中，A3表示权重系数，表示第k个傅里叶变换的权重； 对数据源进行拉普拉斯变换，输出时域到复频域的变换表示为： 其中，表示数据源向量的拉普拉斯变换，得到从时域到复频域的变换，s表示复数变量； 结合权重系数γl，表示为： 其中，γl表示权重系数，表示第l个拉普拉斯变换的权重，A4表示通过拉普拉斯变换和权重系数得到的中间报警状态向量； 将所有部分的结果进行叠加，通过非线性激活函数输出最终的报警状态向量A，即综合报警模型表示为： A＝fA1+A2+A3+A4 其中，fzj表示最终的非线性激活函数，z表示中间报警状态向量的组合结果，zj表示向量z中第j个元素； 所述通过机组监视项主题定义报警状态明细包括监视项并关联的机组监视项主题，若满足监视项主题明细中的报警条件时，将生成机组实时报警状态和机组历史报警状态，报警状态将包含事件开始时间、数据源值、报警持续时间、持续时间内的最大值、最小值信息； 当报警状态发生变化时，将取消上一次报警，生成新的报警并记录机组实时报警状态和机组历史报警状态； 所述通过综合报警模型判断对数据源进行重算包括针对需要调整历史报警主题规则的机组，通过监视报警重算功能，重新执行综合报警模型判断，对绑定的数据源按照全新的主题规则进行重算，再指定重算时间段，自动生成最新的实时监视项报警状态和机组历史报警状态。

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