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龙图腾网恭喜中铁四局集团有限公司;中铁投资集团有限公司申请的专利基于边缘计算的盾构机故障检测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：CN119475228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411535943.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于边缘计算的盾构机故障检测方法及系统是由李庆华;蒋燕伟;徐万春;李先飞;王明;刘永超;陆广东;杨强;孙德志;侯迪;甘旭阳;赵欣杰;孙基斌;杨贵生;易敏设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的盾构机故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于边缘计算的盾构机故障检测方法及系统，涉及工业互联网技术领域，包括在盾构机上部署边缘计算节点，将不同传感器采集的数据进行时空对齐和特征级融合，得到统一的特征数据；将融合后的特征数据输入至边缘计算节点中预先部署的在线学习模型，得到故障检测结果；边缘计算节点将故障检测结果以及故障相关的特征数据上传至云端服务器，生成故障分析报告反馈给边缘节点和用户终端；边缘节点定期从云端拉取更新后的在线学习模型和知识库，实现云边协同的模型更新与知识演化。

本发明授权基于边缘计算的盾构机故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算的盾构机故障检测方法，其特征在于，包括：在盾构机上部署边缘计算节点，所述边缘计算节点与盾构机上的多源异构传感器通信连接，通过数据采集模块实时接收多源异构传感器采集的盾构机运行状态数据，所述盾构机运行状态数据包括盾构机的推进速度、推进压力、刀盘转速、刀盘扭矩、渣土仓压力、出渣量、注浆压力和注浆量；边缘计算节点对接收的盾构机运行状态数据进行预处理，消除数据中的噪声和异常值，通过多源异构传感器数据融合技术，将不同传感器采集的数据进行时空对齐和特征级融合，得到统一的特征数据；将融合后的特征数据输入至边缘计算节点中预先部署的在线学习模型，所述在线学习模型采用主动学习策略，根据盾构机的工况变化动态调整在线学习模型的参数和结构，所述在线学习模型包括自适应特征提取层、注意力融合层、双向长短时记忆网络层和全连接输出层，通过端到端的方式对盾构机的故障模式进行实时检测和识别，得到故障检测结果；边缘计算节点将故障检测结果以及故障相关的特征数据上传至云端服务器，云端服务器基于知识图谱技术对接收的数据进行语义理解和关联分析，通过知识推理引擎输出故障原因、严重程度和预测性维护措施，生成故障分析报告反馈给边缘节点和用户终端；云端服务器利用故障检测结果以及故障相关的特征数据，通过增量学习算法对边缘节点的在线学习模型进行更新和优化，同时利用知识演化机制，将故障诊断过程中学习到的新知识动态更新到知识图谱中，扩充和完善知识库，边缘节点定期从云端拉取更新后的在线学习模型和知识库，实现云边协同的模型更新与知识演化。

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