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龙图腾网获悉新鸿智远数字科技(山东)有限公司申请的专利一种云边协同工厂数字孪生监控建模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：CN121187245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511332783.8，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种云边协同工厂数字孪生监控建模方法及系统是由张培杰设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云边协同工厂数字孪生监控建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业工厂监控技术领域，具体为一种云边协同工厂数字孪生监控建模方法及系统；所述方法包括：采集通信链路数据和空间坐标数据，以构建工厂拓扑结构图，构建工厂数字孪生监控模型；基于嵌套图神经网络对比现有与历史的工厂拓扑结构图，得到工厂拓扑差异结构图，利用结构映射残差函数对工厂差异拓扑结构图进行结构映射一致性校验，生成实体设备结构变化事件集；获取被更改实体设备运行状态数据集，生成工厂性能偏移指标集；监测工厂中被更改实体设备和与其直接连接的其他实体设备。本发明提供一种融合空间结构信息与通信链路特征、具备动态自适应能力的云边协同工厂数字孪生监控建模方法，实现对工厂实时状态监测。

本发明授权一种云边协同工厂数字孪生监控建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云边协同工厂数字孪生监控建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于边缘采集装置采集工厂的通信链路数据和工厂实体设备的空间坐标数据，以构建工厂拓扑结构图，将工厂拓扑结构图上传至云端构建工厂数字孪生监控模型； 其中，所述工厂拓扑结构图为融合通信链路数据与空间坐标数据形成的空间结构关联图，其构建方式为：以工厂实体设备为图节点，以通信链路数据的连接关系为图边，在每一图节点中嵌入对应实体设备的三维空间位置参数，并在图边中记录通信链路特征值，构建得到具有通信关系与物理空间结构双重信息的工厂拓扑结构图；工厂数字孪生监控模型由工厂实体设备结构节点集合与通信链路边集合构成的拓扑层与设备空间分布状态构成的几何层组成；所述构建工厂数字孪生监控模型的方法如下： 将通信链路数据和空间坐标数据上传至云端，基于通信链路数据构建通信拓扑图，以及基于空间坐标数据生成空间实体图；在通信拓扑图中建立每个实体设备的唯一通信标识编号，在空间实体图中建立对应实体设备的空间位置标识编号，基于双编号映射机制将通信拓扑图与空间实体图进行一一映射融合，构建工厂数字孪生监控模型； S2、基于嵌套图神经网络对比现有与历史的工厂拓扑结构图，得到工厂拓扑差异结构图，利用结构映射残差函数对工厂差异拓扑结构图进行结构映射一致性校验，识别被更改的工厂实体设备以及空间物理约束变化信息，生成实体设备结构变化事件集，上传至云端实时更新工厂数字孪生监控模型； 所述S2中，嵌套图神经网络用于分别提取现有工厂拓扑结构图与历史工厂拓扑结构图中不同层级的结构特征并构建结构表征张量，所述嵌套图神经网络包括主图特征编码子网络与子图嵌套聚合模块；所述工厂拓扑差异结构图的生成方法如下：使用嵌套图神经网络将现有工厂拓扑结构图与历史工厂拓扑结构图进行对比，构建结构表征张量，基于节点特征对齐与空间邻域相似度判定执行结构表征张量的残差计算，得到工厂拓扑差异结构图； 所述S2中，结构映射残差函数用于计算工厂拓扑差异结构图中各节点的结构变异度量值，所述结构映射残差函数定义如下： 将工厂拓扑差异结构图中每个节点在当前工厂拓扑差异结构图与历史工厂拓扑差异结构图中的结构特征张量执行一阶残差计算，得到结构残差向量；基于每个节点及其一阶邻居节点的空间坐标关系与连边变化情况，构建空间协同权重因子；将结构残差向量与对应空间协同权重因子进行加权融合，计算得到结构映射残差标量值； S3、基于实体设备结构变化事件集使用边缘采集装置获取被更改实体设备运行状态数据集，将被更改实体设备运行状态数据集与工厂数字孪生监控模型进行差异拟合，生成工厂性能偏移指标集； S4、基于工厂数字孪生监控模型结合工厂性能偏移指标集，监测工厂中被更改实体设备和与其直接连接的其他实体设备。

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