恒烁半导体(合肥)股份有限公司任军获国家专利权
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龙图腾网获悉恒烁半导体(合肥)股份有限公司申请的专利一种数字孪生驱动的机组维护优化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:CN121329044B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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:202511491773.9,技术领域涉及:G06Q10/0631;该发明授权一种数字孪生驱动的机组维护优化方法及系统是由任军;王也;陶临风;张峰设计研发完成,并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种数字孪生驱动的机组维护优化方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及机组维护领域,具体为一种数字孪生驱动的机组维护优化方法及系统;所述方法包括以下步骤:获取机组的历史任务数据,并识别典型任务模式,构建任务剖面模型,提取典型任务模式的任务特征参数,生成负载影响标签;将负载影响标签与所获取的机组运行状态数据作为输入,基于滑动窗口机制进行分析,输出机组在不同任务场景下的寿命状态轨迹与寿命异常数据;设置数字孪生平台,将寿命状态轨迹与寿命异常数据映射至数字孪生平台中,构建任务排程图结构以及多维关联图谱;基于多维关联图谱分析任务执行与维护操作之间的冲突边界,结合资源可用性数据与任务优先级参数,输出维护推荐窗口集合,生成维护优化策略。本发明能提升机组运行安全性。
本发明授权一种数字孪生驱动的机组维护优化方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种数字孪生驱动的机组维护优化方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、获取机组的历史任务数据,并识别典型任务模式,构建任务剖面模型,提取典型任务模式的任务特征参数,并生成对应的负载影响标签; S2、将负载影响标签与所获取的机组运行状态数据作为输入,基于滑动窗口机制进行分析,输出机组在不同任务场景下的寿命状态轨迹以及寿命异常数据; S3、设置数字孪生平台,将寿命状态轨迹以及寿命异常数据映射至数字孪生平台中,构建任务排程图结构以及多维关联图谱; S4、基于多维关联图谱分析任务执行与维护操作之间的冲突边界,结合机组内的资源可用性数据与任务优先级参数,输出维护推荐窗口集合,生成维护优化策略; 获取机组的历史任务数据,识别典型任务模式,构建任务剖面模型的过程包括: 通过获取机组在历史任务执行过程中所产生的历史任务数据,将历史任务数据按照时间顺序构建为任务数据序列;基于滑动窗口机制对任务数据序列进行分段处理,获得多个历史任务周期,并提取各历史任务周期对应的局部运行片段;针对每个局部运行片段提取多维运行特征,通过同一局部运行片段提取出的多维运行特征组成任务特征向量,通过所有局部运行片段的任务特征向量,构建任务特征向量集合;对任务特征向量集合进行聚类分析,识别出具有代表性的典型任务模式,并基于各典型任务模式中提取出的多维运行特征进行汇总,构建任务剖面模型; 提取典型任务模式的任务特征参数,并生成对应的负载影响标签的过程包括: 针对任务剖面模型中所包含的各类典型任务模式,基于任务特征向量集合中具有统计代表性的多维运行特征,提取任务特征参数作为任务负载特征描述项; 将每类任务负载特征描述项输入至预设的任务规则集中,任务规则集基于机组内的历史运行数据与寿命标签样本,通过多维回归统计分析或模糊逻辑推理构建,输出任务影响强度指标区间及其任务等级;通过各类典型任务模式符合的任务影响强度指标区间,将任务等级与对应典型任务模式进行绑定,并生成负载影响标签; 将负载影响标签与所获取的机组运行状态数据作为输入,基于滑动窗口机制进行分析,输出机组在不同任务场景下的寿命状态轨迹以及寿命异常数据的过程为: 对机组运行过程中获取的运行状态数据进行连续采集与时间同步处理,运行状态数据包括设备温升数据、振动强度数据、转速波动数据、能耗数据以及任务触发记录; 基于滑动窗口机制,对运行状态数据进行分段处理,形成具有时间序列特征的状态数据片段;将每个状态数据片段与对应的负载影响标签进行关联绑定,构建状态演化样本集合; 依据状态演化样本集合以及每类典型任务场景,按照时间顺序对多个状态数据片段进行聚合与对比分析,提取每个任务周期内状态参数的连续变化特征,构建状态特征节点,并依据任务周期的时间顺序相关联,形成状态变化轨迹,并基于深度学习结合多维运行特征对状态变化轨迹进行分析; 基于深度学习结合多维运行特征对状态变化轨迹进行分析的过程包括: 识别寿命异常时间区间,提取寿命异常时间区间的任务特征参数的变化速率、变化区间以及突变时间点,并提取寿命异常时间区间对应任务周期内剩余可用时间,记为退化剩余时间,将变化速率、变化区间、突变时间点以及退化剩余时间记为寿命异常数据,并将寿命异常时间区间对应的状态变化轨迹,记为寿命状态轨迹。
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