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龙图腾网恭喜天津津普利环保科技股份有限公司申请的专利工业物联网的数据采集分析方法、装置、设备及存储介质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：CN118193595B8 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410360921.2，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权工业物联网的数据采集分析方法、装置、设备及存储介质是由庞克学;许明朗;李廷森设计研发完成，并于2024-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业物联网的数据采集分析方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理的技术领域，公开了一种工业物联网的数据采集分析方法、装置、设备及存储介质。所述工业物联网的数据采集分析方法包括：采集各工业设备及传感器网络所在工业环境的结构布局信息，在预设的数据库中查找与所述结构布局信息对应的数据处理策略；对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析纬度；基于不同的多个数据分析纬度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征；本发明通过实时分析和融合设备和环境数据，可以优化生产流程，提高生产效率，减少资源浪费。

本发明授权工业物联网的数据采集分析方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工业物联网的数据采集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：采集各工业设备及传感器网络所在工业环境的结构布局信息，在预设的数据库中查找与所述结构布局信息对应的数据处理策略；其中，所述数据库根据不同工业环境的结构布局信息存储有对应的数据处理策略查找规则；对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析纬度；基于不同的多个数据分析纬度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征；其中，对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析纬度；基于不同的多个数据分析纬度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征包括：对筛选出的数据处理策略进行功能区划分，得到多个数据分析维度：a.数据处理策略分解：对选定的数据处理策略进行分解和解析，确定其功能模块和操作维度；b.功能区划分：根据数据处理策略的功能模块，对其进行区分和分类，得到多个数据分析维度，包括数据采集、数据传输、数据存储、数据分析；基于不同的多个数据分析维度，融合当前工业场景需求和操作员偏好，通过预设的机器学习算法，制定出对应的数据处理指令：a.数据分析维度融合：结合不同数据分析维度，综合考虑当前工业场景需求和操作员偏好，利用机器学习算法对数据处理指令进行自动化生成和优化；b.制定数据处理指令：依据融合后的结果，制定具体的数据处理指令，包括数据处理流程、参数设定、操作规范；对所述数据处理指令进行特性分析，得到对应的设备控制特征：a.数据处理指令特性分析：对制定的数据处理指令进行特性分析，包括指令的实时性、准确性、稳定性方面进行评估；b.设备控制特征提取：根据数据处理指令特性分析结果，提取对应的设备控制特征，用于设备运行控制和监测；对工业环境进行场景图像捕获，得到初始可视化数据；对所述初始可视化数据进行分析，识别出工业环境的数据特征布局，得到对应的场景图像特征；将所述设备控制特征和所述场景图像特征输入至预设的数据采集参数配置模型中，得到初步的数据采集参数；基于预设的数据纠偏规则，对所述初步的数据采集参数进行纠偏处理，得到纠偏后的数据采集参数；将所述纠偏后的数据采集参数输入至训练后的动态参数调整模型中，得到最优化的数据采集参数配置方案；其中，所述动态参数调整模型经过提前优化得到，所述动态参数调整模型的训练过程，包括：收集工业设备在多种工业环境下的数据采集性能指标，并将所述数据采集性能指标预先存储在一个综合性能指标数据库中；对数据采集性能指标进行深度分析，以识别工业设备在特定监测条件下的数据敏感性和响应效率；在不同响应效率级别中记录数据敏感性，创建一个数据响应特征图谱；基于预设的多变量分析算法，分析数据响应特征图谱中的关键权重因素；其中，所述关键权重因素揭示了不同响应效率级别与设备性能间的内在联系；根据分析得到的关键权重因素和数据响应特征图谱为每个特征谱线计算一个综合评分，得到评分结果，并通过视觉图表展现每个评分结果，生成一个性能分析图谱；将生成的性能分析图谱导入至初始的动态参数调整模型中进行深度学习，得到经过优化训练的动态参数调整模型；其中，所述动态参数调整模型用于在实时调整工业设备的数据采集参数，以最大化监测效率和数据准确度。

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