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龙图腾网恭喜国家工业信息安全发展研究中心申请的专利基于数字孪生的工业互联网设备故障预测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：CN119537083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510094761.6，技术领域涉及：G06F11/07；该发明授权基于数字孪生的工业互联网设备故障预测方法及系统是由栾燕;张娟娟;刘众博设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的工业互联网设备故障预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了基于数字孪生的工业互联网设备故障预测方法及系统，属于工业互联网领域，本申请获取与工业物联网异常行为相关的场景设备的运行数据和数据量处理数据进行设备故障初级预测，然后基于初级预测故障设备的运行数据和设备故障初级预测进行故障设备的最终预测，最后将最终预测得到的故障设备信息在数字孪生模型上显示，并提醒维护人员进行设备的维护，基于数字孪生模型对故障发生前的异常行为进行准确判断，在对异常行为分析过程中，通过设备与行为之间的参数关联程度和时空关联性综合对导致异常行为的设备进行查找，提高了故障设备的查找效率，进一步提高了工业互联网场景的安全性。

本发明授权基于数字孪生的工业互联网设备故障预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的工业互联网设备故障预测方法，其特征在于，其包括以下具体步骤：S1、获取工业互联网场景中的各设备的功能、连接信息和属性信息，基于获取数据构建关于场景的数字孪生模型；S2、通过设备的连接传输信息对工业物联网异常行为进行定位分析；S3、获取与工业物联网异常行为相关的场景设备的运行数据和数据量处理数据进行设备故障初级预测；包括以下具体步骤：获取测试时间中输出组件的输出数据和输出组件的标准输出数据偏离超过标准偏离值的数据种类，设为异常数据种类，同时获取异常数据种类的偏离量，同时获取工业互联网场景中各连接设备的功能信息，获取各连接设备的调节数据种类和调节量数据；通过获取的数据计算初级异常设备概率；获取初级异常设备概率大于等于概率阈值的对应设备，设为初级预测故障设备，否则不设为初级预测故障设备；S4、基于初级预测故障设备的运行数据和设备故障初级预测进行故障设备的最终预测；包括以下具体内容：获取周期内初级预测故障设备的运行数据和对应周期内的输出的输出数据，计算第二匹配概率，其中，第u个初级预测故障设备的第二匹配概率计算公式为： ，其中，M为初级预测故障设备的运行数据种类，bm为初级预测故障设备的运行数据种类的占比权重，Ymt为t时刻初级预测故障设备的第m个运行数据种类的数据，Ymtz为初级预测故障设备的第m个运行数据种类的安全运行范围的中值，T为测试时间，N为输出组件的输出数据种类，ai为第i种输出数据种类的占比系数，Xit为t时刻第i种输出数据种类的输出数据，Xitm为t时刻第i种输出数据种类的标准输出数据，dt为时间积分；获取计算得到的对应初级预测故障设备的第二匹配概率和初级异常设备概率，将第二匹配概率和初级异常设备概率加权后相加得到对应设备的最终故障预测概率，获取最大的最终故障预测概率对应的设备设为故障设备；S5、将最终预测得到的故障设备信息在数字孪生模型上显示，并提醒维护人员进行设备的维护。

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