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龙图腾网恭喜成都秦川物联网科技股份有限公司申请的专利基于工业物联网的设备安全风险预测方法、系统及设备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：CN119151323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411672125.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于工业物联网的设备安全风险预测方法、系统及设备是由邵泽华;刘彬;苏利龙;魏勇;刘红建设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工业物联网的设备安全风险预测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于工业物联网的设备安全风险预测方法、系统及设备，涉及预测数据处理技术领域，包括：建立设备集；在T时刻获取已实施设备的第一实时运行日志，根据第一实时运行日志获取已发生故障类型，收集已发生故障类型并建立历史故障类型集合；在T时刻实时获取待预测设备的第二实时运行日志，根据第二实时运行日志获取显性故障类型，判断历史故障类型集合内是否存在与显性故障类型种类相同的已发生故障类型；若存在，基于影响度模型计算影响因子；基于风险指标生成模型和影响因子计算待预测设备的预测风险指标。本发明具有预测全面准确、数据处理效率高和动态调整的优点。

本发明授权基于工业物联网的设备安全风险预测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于工业物联网的设备安全风险预测方法，其特征在于，包括：收集工业物联网中种类相同的多个已实施设备并建立设备集；在T时刻实时获取设备集中各个已实施设备的第一实时运行日志，并根据第一实时运行日志获取已实施设备的多个已发生故障类型，并收集设备集中全部已实施设备的全部已发生故障类型并建立历史故障类型集合；在T时刻实时获取与已实施设备种类相同的待预测设备的第二实时运行日志，并根据第二实时运行日志获取待预测设备的已发生故障类型并作为显性故障类型，并判断历史故障类型集合内是否存在与显性故障类型种类相同的已发生故障类型；若存在，则基于影响度模型计算历史故障类型集合内的显性故障类型与其他任意一个已发生故障类型之间的影响因子；其中，所述基于影响度模型计算历史故障类型集合内的显性故障类型与其他任意一个已发生故障类型之间的影响因子包括：根据第一实时运行日志获取显性故障类型在设备集中全部已实施设备中出现的第一出现次数，基于影响度模型和第一出现次数获取显性因子；根据第一实时运行日志获取显性故障类型和历史故障类型集合中其他任意一个已发生故障类型在设备集中任意一个已实施设备中同时出现的第二出现次数，基于影响度模型和第二出现次数获取与一个已发生故障类型对应的隐形因子，以此获取多个不同的隐形因子；基于影响度模型对显性因子和多个隐性因子进行计算并生成多个不同的影响因子，多个影响因子分别与历史故障类型集合中除显性故障类型外的多个已发生故障类型对应；其中，基于影响度模型和第一出现次数获取显性因子中的影响度模型表示为：，其中，为历史故障类型集合中与显性故障类型种类相同的第种已发生故障类型，为的显性因子，为第一调节参数，为第一实时运行日志，为在设备集中全部已实施设备中出现的第一出现次数；其中，所述基于影响度模型和第二出现次数获取与一个已发生故障类型对应的隐性因子中的影响度模型表示为：，其中，为历史故障类型集合中除显性故障类型外的第种已发生故障类型，为和的隐性因子，为第二调节参数，为和在设备集中任意一个已实施设备中同时出现的第二出现次数；其中，所述基于影响度模型对显性因子和多个隐性因子进行计算并生成多个不同的影响因子中的影响度模型表示为：；其中，为和的影响因子，为第三调节参数，为第四调节参数；基于风险指标生成模型和影响因子计算待预测设备的预测风险指标；其中，基于风险指标生成模型和影响因子计算待预测设备的预测风险指标包括：获取已发生故障类型对已实施设备进行作业的影响程度，其中，历史故障类型集合中每个已发生故障类型对应一个影响程度；基于风险指标生成模型和多个影响程度生成多个失效系数，其中，历史故障类型集合中每个已发生故障类型对应一个失效系数；基于风险指标生成模型、多个影响因子和多个失效系数计算待预测设备的预测风险指标；其中，所述基于风险指标生成模型、多个影响因子和多个失效系数计算待预测设备的预测风险指标中的风险指标生成模型表示为：；其中，为预测风险指标，为的失效系数。

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