摘要
本发明公开了基于深度学习的数字设备实物ID全生命周期管理系统,涉及自动化控制与智能设备管理技术领域,包括如下步骤:通过多通道方式采集设备运行状态和物理属性数据,并对其进行预处理,利用特征融合方法提取多层次语义信息,通过预训练模型识别设备运行状态,并进行异常检测,系统结合设备属性信息与异常结果,采用哈希方式构建设备与其数字身份之间的对应关系,生成可动态更新和验证的设备数字身份标识,在设备运行过程中,系统持续监测其状态变化,自动判断是否需要更新身份信息,并完成记录和验证,从而实现对设备身份的动态管理与全流程追溯。本发明支持高精度识别与灵活扩展,适用于各类数字化工业设备的智能监管场景。
技术关键词
生命周期管理系统
融合特征
数字设备
设备运行状态数据
预训练模型
异常状态
构建深度神经网络
智能设备管理技术
加权特征
识别设备运行状态
编码器结构
物理
通道
全生命周期管理
引入注意力机制
特征融合方法