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      順通信息技術(shù)科技(大連)有限公司齊立獲國(guó)家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉順通信息技術(shù)科技(大連)有限公司申請(qǐng)的專利基于工業(yè)控制平臺(tái)的工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN120455497B

      龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202510947360.0,技術(shù)領(lǐng)域涉及:H04L67/12;該發(fā)明授權(quán)基于工業(yè)控制平臺(tái)的工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通方法是由齊立;宋佳旭;田佳卉;魏志華;劉茂林設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-07-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

      基于工業(yè)控制平臺(tái)的工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了基于工業(yè)控制平臺(tái)的工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通方法,涉及工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通技術(shù)領(lǐng)域,具體包括以下步驟:對(duì)內(nèi)容重復(fù)的補(bǔ)發(fā)數(shù)據(jù)幀,計(jì)算其與被補(bǔ)發(fā)數(shù)據(jù)幀之間的行為糾纏度,若糾纏度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值,則提取順序偏移量、時(shí)間延遲量和字段波動(dòng)幅度,生成用于描述數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)時(shí)效程度的指標(biāo)向量;將生成的指標(biāo)向量輸入經(jīng)過(guò)預(yù)先訓(xùn)練后的圖嵌入算法模型,生成第一參數(shù)與第二參數(shù),第一參數(shù)用于描述該數(shù)據(jù)幀與歷史演化路徑的一致性,第二參數(shù)用于刻畫(huà)該數(shù)據(jù)幀標(biāo)識(shí)的時(shí)效程度。本發(fā)明解決了工業(yè)設(shè)備補(bǔ)發(fā)數(shù)據(jù)無(wú)法被準(zhǔn)確識(shí)別的問(wèn)題,基于因果圖譜與圖嵌入模型,實(shí)現(xiàn)了狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)效性判斷與有效性識(shí)別。

      本發(fā)明授權(quán)基于工業(yè)控制平臺(tái)的工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.基于工業(yè)控制平臺(tái)的工業(yè)設(shè)備互聯(lián)互通方法,其特征在于,具體包括以下步驟: 構(gòu)建工業(yè)設(shè)備狀態(tài)字段與控制指令之間的因果圖譜,用于記錄字段組合與任務(wù)演化路徑的因果關(guān)系; 接收來(lái)自工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)幀,判斷數(shù)據(jù)幀是否與歷史幀字段內(nèi)容一致且時(shí)間戳或順序編號(hào)不同,若滿足則標(biāo)記為內(nèi)容重復(fù)的補(bǔ)發(fā)數(shù)據(jù)幀; 對(duì)內(nèi)容重復(fù)的補(bǔ)發(fā)數(shù)據(jù)幀,計(jì)算其與被補(bǔ)發(fā)數(shù)據(jù)幀之間的行為糾纏度,若糾纏度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值,則提取順序偏移量、時(shí)間延遲量和字段波動(dòng)幅度,生成用于描述數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)時(shí)效程度的指標(biāo)向量;所述行為糾纏度是基于內(nèi)容重復(fù)的補(bǔ)發(fā)數(shù)據(jù)幀與被補(bǔ)發(fā)數(shù)據(jù)幀的歸一化字段序列向量,通過(guò)動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法與余弦相似度計(jì)算結(jié)果,按預(yù)設(shè)加權(quán)比例線性組合得到的; 將生成的指標(biāo)向量輸入經(jīng)過(guò)預(yù)先訓(xùn)練后的圖嵌入算法模型,生成第一參數(shù)與第二參數(shù),第一參數(shù)用于描述該數(shù)據(jù)幀與歷史演化路徑的一致性,第二參數(shù)用于刻畫(huà)該數(shù)據(jù)幀標(biāo)識(shí)的時(shí)效程度; 基于第一參數(shù)與第二參數(shù)的聯(lián)合判斷,判斷該數(shù)據(jù)幀對(duì)應(yīng)的狀態(tài)字段是否應(yīng)作為當(dāng)前設(shè)備的有效運(yùn)行狀態(tài); 根據(jù)判斷結(jié)果更新設(shè)備狀態(tài)快照,并將判定結(jié)果反饋至因果圖譜路徑,用于動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑置信權(quán)重與狀態(tài)識(shí)別策略。

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