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龙图腾网获悉中科网谷(武汉)科技有限公司申请的专利AI大模型驱动的物联网故障诊断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：CN121037196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510951986.9，技术领域涉及：H04L41/0677；该发明授权AI大模型驱动的物联网故障诊断系统是由王强;王艺设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI大模型驱动的物联网故障诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了AI大模型驱动的物联网故障诊断系统，为数据采集模块、动态检测模块、定位分析模块和故障诊断模块；所述数据采集模块用于采集终端设备的原始数据，并进行特征分类获得物联网初始数据；所述动态检测模块用于根据所述物联网初始数据建立多模态故障报警装置；所述定位分析模块用于利用三维影响建模，采用反推假设法，分析下游设备影响范围；所述故障诊断模块用于调用大模型驱动接口，根据故障源定位，诊断设备故障根因，实现从原始信号到特征提取到多模态报警到影响分析和根因诊断的完整闭环。

本发明授权AI大模型驱动的物联网故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.AI大模型驱动的物联网故障诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块、动态检测模块、定位分析模块和故障诊断模块； 所述数据采集模块用于采集终端设备的原始数据，并进行特征分类获得物联网初始数据； 所述动态检测模块用于根据所述物联网初始数据建立多模态故障报警装置； 所述定位分析模块用于利用三维影响建模，采用反推假设法，分析下游设备影响范围； 所述故障诊断模块用于调用大模型驱动接口，根据故障源定位，诊断设备故障根因； 所述动态检测模块用于建立多模态故障报警装置，所述多模态故障报警装置包括脉冲报警单元、渐进染色单元、反向追溯单元和拓扑异常单元； 所述脉冲报警单元包括，根据第一故障数据的状态信号，建立峰值保存器，检测每个时钟上升时的当前采样周期内的状态信号，计算所述当前采样周期内的状态信号标准差和当前采样周期内的状态信号平均值，在设定的单位阈值时钟周期内，计算动态阈值，所述动态阈值的计算表达式为： 动态阈值=状态信号平均值+5x状态信号标准差； 当所述状态信号大于所述动态阈值时，触发第一警报，并启动定时装置； 所述渐进染色单元包括： 对第二故障数据对应获取数据的设备进行独立实体化模拟，设置各个设备对应数据接口，根据所述第二故障数据的斜率波动幅度设置三维设备模型着色，设置初始模型着色为蓝色，即设备状态健康，将色相根据所述斜率波动幅度从高度到低度进行渲染，设置红色为设备状态故障，当所述设备状态为故障时，触发第二警报，并启动长期定位定时装置； 所述反向追溯单元包括： 计算单位时间内所述原始数据正常工况下的振动信号、电流信号和温度信号的互相关函数均值，采用自适应调整机制，每七天自动更新所述互相关函数均值，获得动态互相关函数均值，当任一互相关值大于所述动态互相关函数均值时且持续时间超过第三故障数据的相关时间均值时，触发第三警报，并启动反向追溯定位装置； 所述拓扑异常单元包括： 部署轻量化拓扑特征提取模块，实时计算连通分量数和环状结构数，计算单位时间内的所述连通分量数和环状结构数的均值，根据所述均值设定初步阈值，获得所述连通分量数和环状结构数的波动范围，所述波动范围用于获取连通分量数和环状结构数的单位时间跨度周期，当所述连通分量数和所述环状结构数大于所述初步阈值且波动范围超过三个跨度周期时，触发第四警报，并启动终端反馈装置； 所述定位分析模块包括： 基于随机算法将设备自动生成N个可能故障源，利用N个可能故障源设备，构建三维影响模型，采用机械振动、热传导和电流扰动构建三维影响模型，所述机械振动采用指数衰减模型计算振动信号，所述热传导采用非齐次热方程，所述电流扰动采用阻抗网络模型计算电流信号扰动分布，基于数字孪生技术，将所述物联网初始数据输入到所述三维影响模型中，用色温渐变曲面显示影响领域，当所述振动信号、热传导和电流信号扰动分布超过所述三维影响模型的模型1.5倍阈值时，设置设备为红色核心区域，当所述振动信号、热传导和电流信号扰动分布低于1.5倍阈值且超过1.2倍阈值时，设置设备为黄色过渡区域，当所述振动信号、热传导和电流信号扰动分布低于1.2倍阈值时，设置设备为绿色安全区域； 所述故障诊断模块包括： 提取红色核心区域设备的故障数据，将所述故障数据进行多模态特征融合，所述多模态特征融合用于将所述故障数据的传感器数据和维修日志文本，根据时间序列进行排序，将所述故障数据输入到大模型训练，融合历史故障数据和在线联网机制，获得知识增强大模型，调用知识增强大模型接口，获得诊断结果和决策建议。

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