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龙图腾网恭喜山东沪金精工科技股份有限公司申请的专利一种机械设备运维管理系统及方法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：CN118761761B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411238059.4，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种机械设备运维管理系统及方法是由吕艳云;娄焕军;张元雪;李兆勋;罗奎;刘文哲;李庆晨设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机械设备运维管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及运维管理技术领域，具体为一种机械设备运维管理系统及方法，包括通过设备监测单元采集多源数据，数据预处理单元对上述数据进行清洗和归一化处理，并生成协调型温度、振动和压力数据包，然后分析决策单元对上述数据包中的温度、振动和压力数据进行协调一致性检测，避免了机械设备运行状态多源数据的紊乱，保证后续预警模型的输入数据的可靠性，进而确保模型预测结果的可信性，然后分析决策单元利用已训练的LSTM预警模型和机械设备运行状态划分规则输出机械设备的运行状态等级，协同工作单元基于机械设备的运行状态等级实施相应的运维管理操作。本发明有效地提高了机械设备运维管理系统的高效性和可靠性。

本发明授权一种机械设备运维管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种机械设备运维管理方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤1，设备检测单元采集机械设备的运行状态数据，包括：温度数据、振动数据和压力数据；步骤2，数据预处理单元生成协调型温度数据包、协调型振动数据包和协调型压力数据包，将协调型温度数据包、协调型振动数据包和协调型压力数据包传输至分析决策单元；所述协调型温度数据包的生成方式如下：步骤2-1，数据预处理单元选取随机数α∈[1，q-1]，计算协调码Cc1i=[α]G；其中，G为定义在有限域Fp上的椭圆曲线E上的q阶基点；步骤2-2，选取随机数β∈[1，q-1]，计算辅助数据封装码R1i=[β]G；步骤2-3，计算数据封装参数Pe1i=HR1i，MT~Ti||Ti；其中，||为字符串拼接符号，H为哈希函数，MT~Ti为温度传感器Ti时刻采集的温度数据；步骤2-4，计算数据解析参数Pp1i=Pe1i×α+βmodq，若Pp1i=0，则返回步骤2-2；步骤2-5，生成协调型温度数据包PMT~Ti={R1i，Pe1i，Pp1i，Cc1i，MT~Ti}；所述协调型振动数据包的生成方式如下：步骤3-1，数据预处理单元选取随机数γ∈[1，q-1]，计算协调码Cc2i=[γ]G；步骤3-2，选取随机数δ∈[1，q-1]，计算辅助数据封装码R2i=[δ]G；步骤3-3，计算数据封装参数Pe2i=HR2i，MV~Ti||Ti；其中，MV~Ti为振动传感器Ti时刻采集的振动数据；步骤3-4，计算数据解析参数Pp2i=Pe2i×γ+δmodq，若Pp2i=0，则返回步骤3-2；步骤3-5，生成协调型温度数据包PMV~Ti={R2i，Pe2i，Pp2i，Cc2i，MV~Ti}；所述协调型压力数据包的生成方式如下：步骤4-1，数据预处理单元选取随机数ε∈[1，q-1]，计算协调码Cc3i=[ε]G；步骤4-2，选取随机数λ∈[1，q-1]，计算辅助数据封装码R3i=[λ]G；步骤4-3，计算数据封装参数Pe3i=HR3i，MP~Ti||Ti；其中，MP~Ti为压力传感器Ti时刻采集的压力数据；步骤4-4，计算数据解析参数Pp3i=Pe3i×ε+λmodq，若Pp3i=0，则返回步骤4-2；步骤4-5，生成协调型温度数据包PMP~Ti={R3i，Pe3i，Pp3i，Cc3i，MP~Ti}；步骤3，分析决策单元分别从协调型温度数据包、协调型振动数据包和协调型压力数据包提取出温度数据、振动数据和压力数据，并检测温度数据、振动数据和压力数据的协调一致性；所述分析决策单元检测所述温度数据、振动数据和压力数据的协调一致性的实施步骤如下：步骤5-1，分析决策单元分别从协调型温度数据包PMT~Ti、协调型振动数据包PMV~Ti和协调型压力数据包PMP~Ti中提取出下述参数：辅助数据封装码R1i，数据封装参数Pe1i、数据解析参数Pp1i、协调码Cc1i、温度数据MT~Ti；辅助数据封装码R2i，数据封装参数Pe2i、数据解析参数Pp2i、协调码Cc2i、振动数据MV~Ti；辅助数据封装码R3i，数据封装参数Pe3i、数据解析参数Pp3i、协调码Cc3i、压力数据MP~Ti；步骤5-2，计算下述辅助一致性验证参数：Pcv~Ⅰ~Ti=[Pp1i]G+[Pp2i]G+[Pp3i]G；Pcv~Ⅱ~Ti=[Pe1i]Cc1i+[Pe2i]Cc2i+[Pe3i]Cc3i+R1i+R2i+R3i；步骤5-3，若Pcv~Ⅰ~Ti与Pcv~Ⅱ~Ti相等，则说明分析决策单元接收到的温度数据MT~Ti、振动数据MV~Ti和压力数据MP~Ti具有协调一致性；步骤4，分析决策单元将实时监测的温度数据、振动数据和压力数据输入到已训练的长短期记忆网络LSTM预警模型中，实时判断是否存在故障风险，并基于LSTM预警的输出预测值和设定的机械设备状态分级规则进行故障等级划分；若故障等级划分为高风险时，分析决策单元立即发出高级预警，并生成维护建议，输出设备运行状态报告，之后分析决策单元将该设备运行状态报告传输至可视化平台，并将设备故障类型以及维护建议传输至协同工作单元，之后协同工作单元执行步骤5；所述故障等级划分为低风险或中风险时，分析决策单元输出设备运行状态报告，该报告包括温度数据、振动数据、压力数据和机械设备状态等级，之后分析决策单元将该设备运行状态报告传输至可视化平台，当机械设备状态等级为中风险时，分析决策单元发出中等风险信息，由设备管理员自主决定下一步的机械设备运维操作，包括不予介入、设备升级、制定设备的预防性维护计划或安排检查、保养、更换易损件；步骤5，协同工作单元依据设备故障类型、维护人员的技能和地理位置，智能调度维护人员，自动分配维护任务，通知维护人员；维护人员依据设备故障类型、维护建议和知识库中的机械设备维护操作手册进行设备维护操作，记录维护活动的细节，更新维护历史记录，并将实际结果反馈给分析决策单元。

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