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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种云边端协同的热连轧过程液压系统漏油监测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：CN121502250B 。

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：202511542329.5，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种云边端协同的热连轧过程液压系统漏油监测系统是由张凯;刘云丹;沈俊逸;彭开香;张江山设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云边端协同的热连轧过程液压系统漏油监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云边端协同的热连轧过程液压系统漏油监测系统，属于工业故障监测技术领域，所述系统采用云边端架构；其中，端侧用于采集热连轧过程精轧机液压压下系统的工作参数；边侧用于对端侧采集的工作参数进行预处理，并将预处理后的工作参数输入经过云端训练的检测模型，利用所述检测模型输出检测结果，以检测热连轧过程精轧机液压压下系统是否出现漏油故障；其中，检测模型融合了卷积神经网络、长短期记忆网络及多头注意力机制；云端用于检测模型的训练及更新。本发明利用深度学习融合模型对多源时序信号进行特征提取、对泄漏类型进行智能识别，可实现对液压系统漏油的快速预警与可视化展示。

本发明授权一种云边端协同的热连轧过程液压系统漏油监测系统在权利要求书中公布了：1.一种云边端协同的热连轧过程液压系统漏油监测系统，其特征在于，所述系统采用云边端架构，包括云端、边侧以及端侧：其中， 端侧用于采集热连轧过程精轧机液压压下系统的工作参数； 边侧用于对端侧采集的工作参数进行预处理，并将预处理后的工作参数输入经过云端训练的检测模型，利用所述检测模型输出检测结果，以检测热连轧过程精轧机液压压下系统是否出现漏油故障；其中，所述检测模型融合了卷积神经网络、长短期记忆网络以及Transformer的多头注意力机制； 云端用于检测模型的训练及更新； 所述工作参数包括热连轧过程精轧机各机架的液压系统液压缸背压腔和工作腔的压力、位置和流量，以及各机架的液压系统的伺服阀电流； 所述检测模型包括第一特征提取模块、第二特征提取模块以及注意力模块；其中，所述第二特征提取模块包括CNN网络和LSTM网络；所述注意力模块采用Transformer的多头注意力机制； 所述检测模型对输入数据的处理过程包括： 先通过滑动窗口将输入数据划分为多个样本，然后通过第一特征提取模块对每个样本进行一维卷积、批量归一化和最大池化操作，提取出第一数据特征，然后将第一数据特征分别输入第二特征提取模块和注意力模块； 第二特征提取模块首先利用CNN网络对第一数据特征进行卷积、批量归一化和最大池化操作，提取出第二数据特征，然后将第二数据特征输入LSTM网络，利用LSTM网络提取出第三数据特征； 注意力模块利用多个头关注第一数据特征不同方面的信息和捕捉数据中不同特征之间的全局关联，提取出第四数据特征； 将第三数据特征和第四数据特征融合，得到融合特征；融合特征经全连接层映射至分类空间，用于区分正常状态与不同类型的漏油状态。

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