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申请/专利权人：探界数字科技(山东)集团有限公司

摘要：本发明涉及机器人技术领域，具体为基于巡检机器人的石化区域巡检系统，系统包括：路径优化模块基于巡检点间传感器数据的实时收集，分析多个检查点间数据，整合节点依赖性和数据流动性指标，通过神经网络模型计算每个节点的交互强度。本发明中，通过动态整合和分析传感器数据计算节点间交互强度及依赖关系，优化了巡检路径配置，提高了巡检效率和安全性，通过时间序列分析和聚类，增强了对数据模式的理解，允许更准确地识别和分类设备状态，提前发现并预防潜在故障，动态重定向应用根据实时数据和偏差分析调整巡检路径，能即时响应变化，保持高效运作，异常模式监控通过设定阈值和执行数据异常检测，及时识别异常状况，有效预防问题扩大。

主权项：1.基于巡检机器人的石化区域巡检系统，其特征在于，所述系统包括：路径优化模块基于巡检点间传感器数据的实时收集，分析多个检查点间数据，整合节点依赖性和数据流动性指标，通过神经网络模型计算每个节点的交互强度，确定依赖关系图，得到最优路径配置；时间序列分析模块基于所述最优路径配置的输入，划分时间窗口，执行对巡检数据的时间序列划分，通过交叉熵计算确定多时间窗口数据的拟合度，对时间序列进行分类和聚类，得到聚类识别结果；动态重定向模块接收实时传感器数据，分析与所述聚类识别结果的偏差，根据偏差度对巡检路径的紧急检查点进行重新排序，调整路径优先访问最关键区域，建立动态更新路径；异常模式监控模块根据所述动态更新路径，监控巡检机器人的数据采集过程，设定异常阈值并执行数据异常检测，识别异常时间序列段，并进行趋势分析，生成异常监控结果；所述节点依赖性和数据流动性指标的获取步骤具体为：对每个检查点的传感器数据进行时间序列分析，利用统计方法计算标准差和均值，采用公式： 和生成标准差和均值列表；其中，表示节点的数据波动性，表示节点的平均数据流量，是总的时间单位，是节点在时间的数据值，、是调整系数；基于所述标准差和均值列表，评估节点间的数据流依赖性，采用公式：生成依赖性矩阵；其中，表示节点和节点之间的依赖强度，、是均值结果，、是标准差结果，用于保证数值稳定性，是强度调节系数；根据所述依赖性矩阵和所述均值列表分析节点的数据流动性，采用公式：计算每个节点的数据流动性指标，得到节点依赖性和数据流动性指标；其中，是节点的数据流动性指标，是非线性调整系数；所述最优路径配置的获取步骤具体为：根据所述数据流动性指标结果，评估全部节点间的连接成本，采用公式：生成连接成本矩阵；其中，表示节点和节点之间的连接成本，、是多节点的数据流动性指标，、是调节节点影响的参数，是总的调节因子；使用所述连接成本矩阵，结合节点的依赖性矩阵，计算每个路径的效益，采用公式：生成效益矩阵；其中，表示节点到节点路径的总效益，是节点间的依赖强度，是为了规避除零添加的小量，、是调节效益计算的非线性参数；根据所述效益矩阵，采用最短路径算法捕捉成本最低且效益最高的路径，采用公式：确定最优路径配置；其中，表示最优路径，是调节路径选择中效益影响的参数。

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