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龙图腾网恭喜北京瑞智德信息技术有限公司申请的专利一种基于AI和工业互联网的生产能效优化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：CN119884845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510376866.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于AI和工业互联网的生产能效优化方法是由金小筠;王志勃设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI和工业互联网的生产能效优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI和工业互联网的生产能效优化方法，具体涉及生产能效优化领域，包括：通过在变频生产设备上安装振动传感器，构建设备监控网络并采集空载稳定状态下的振动信号，利用时频特征比对与盲源分离方法提取具有空间相干性的共振耦合分量；基于图卷积神经网络建立共振模态识别模型，实现危险共振模态识别并发送频率避撞指令；进一步构建多目标优化函数，利用标准粒子群优化算法计算各设备最优工作频率，并将结果存入设备控制网络，最终通过边缘控制器调整频率，确保设备工作在最优频率组合下，有效抑制共振带来的能量损耗和功耗突增问题。

本发明授权一种基于AI和工业互联网的生产能效优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI和工业互联网的生产能效优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：对变频生产设备安装振动传感器建立设备监控网络，采集设备空载稳定状态下的原始振动信号序列；S2：基于原始振动信号序列构建时频特征的基准模板，通过比对实时振动信号序列的特征向量与基准模板的特征匹配度，判断实时振动信号特征是否有效；S3：采用滑动窗口对采集的实时信号序列进行盲源分离，提取独立振动分量中具有空间相干特性的共振耦合分量；S4：基于经过盲源分离后的独立振动分量构建带权图数据结构，采用图卷积神经网络架构建立共振模态识别模型；S5：将经过训练和验证的共振模态识别模型接入设备监控网络进行危险共振模态识别，根据识别结果发送频率避撞指令到对应设备节点；S6：对收到频率避撞指令的设备构建包含共振能量传递系数的多目标优化函数，求解各变频设备最优工作频率组合并存入设备控制网络；S7：获取设备监控网络中最优工作频率组合，发送频率调控指令至目标设备的边缘控制器执行频率调整操作；在S4中，基于经过盲源分离后的独立振动分量构建带权图数据结构，采用图卷积神经网络架构建立共振模态识别模型具体包括：将经过盲源分离后的独立振动分量和共振耦合分量的时频特征与设备物理拓扑坐标数据融合，构建带权的共振模态图，图的边权重反映设备节点间物理连接刚度参数；采用图卷积神经网络架构建立共振模态识别模型，将构建的共振模态图作为图卷积神经网络的输入，逐层聚合邻域设备节点的独立振动分量，通过多头注意力机制计算设备间的共振能量传递系数，生成频率-空间维度的共振耦合强度矩阵；设定共振耦合强度阈值，标记共振耦合强度超过阈值的相邻设备节点对为危险共振模态，记录其主导共振耦合强度及能量传递路径。

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