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龙图腾网获悉山东泰开电力电子有限公司;山东泰开机器人有限公司申请的专利一种基于物联网的水冷系统在线监控与预警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：CN119442184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510024603.3，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于物联网的水冷系统在线监控与预警方法是由葛德馨;陶中;王平;徐永振;王同刚;卜宪伟;黄佳;张晓晓;尚基业;赵立强;闫秋峰设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的水冷系统在线监控与预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于物联网的水冷系统在线监控与预警方法。该方法采集水冷系统运行时的出水温度，得到时序温度数据序列；获取时序温度数据序列中的初始异常数据，以及利用ARIMA预测模型对水冷系统在未来时间的出水温度进行预测时的差分系数和自回归系数；构建初始窗口，根据初始窗口的受干扰程度和数据波动特征，获取ARIMA预测模型的最佳滑动平均系数；根据自回归系数、差分系数和最佳滑动平均系数，对水冷系统在未来时间的出水温度进行预测，得到预测值，根据预测值进行异常预警。本发明对水冷系统在未来时间的出水温度进行准确预测，进而对水冷系统的出水温度进行有效预警。

本发明授权一种基于物联网的水冷系统在线监控与预警方法在权利要求书中公布了：1.基于物联网的水冷系统在线监控与预警方法，其特征在于，所述方法包括： 采集预设时间范围内水冷系统运行时的出水温度，得到时序温度数据序列； 对所述时序温度数据序列进行时间序列分析，获取利用ARIMA预测模型对水冷系统在未来时间的出水温度进行预测时的差分系数和自回归系数，根据所述ARIMA预测模型的自回归系数，在所述时序温度数据序列中构建所述ARIMA预测模型的初始滑动平均系数对应的初始窗口； 根据所述时序温度数据序列中的数据波动特征，获取所述时序温度数据序列中的初始异常数据，根据所述初始窗口中初始异常数据在所述时序温度数据序列中的可恢复性和连续性，获取所述初始窗口的受干扰程度，根据所述初始窗口的受干扰程度和所述初始窗口中的数据波动特征，获取所述ARIMA预测模型的最佳滑动平均系数； 根据所述ARIMA预测模型的自回归系数、差分系数、和最佳滑动平均系数，对所述水冷系统在未来时间的出水温度进行预测，得到预测值，根据所述预测值对所述水冷系统在未来时间的出水温度进行异常预警； 所述根据所述初始窗口中初始异常数据在所述时序温度数据序列中的可恢复性和连续性，获取所述初始窗口的受干扰程度，包括： 将所述初始窗口中任一初始异常数据记为待处理数据，在所述时序温度数据序列中，检测与所述待处理数据相邻的两个出水温度数据是否为初始异常数据； 若与所述待处理数据相邻的两个出水温度数据都不是初始异常数据，则以所述待处理数据为中心，将与所述待处理数据相邻的连续非初始异常数据，以及所述待处理数据，组成所述待处理数据的子窗口，根据所述子窗口中的数据波动特征，获取所述待处理数据的受干扰值； 若与所述待处理数据相邻的两个出水温度数据中存在一个初始异常数据，则将与所述待处理数据相邻的初始异常数据记为相邻异常数据，将与所述相邻异常数据相邻的非待处理数据记为待检测数据，检测所述待检测数据是否为初始异常数据，当所述待检测数据不是初始异常数据时，以所述待处理数据为中心，将与所述待处理数据相邻的连续非初始异常数据、与所述相邻异常数据相邻的连续非初始异常数据，以及所述待处理数据，组成所述待处理数据的子窗口，根据所述子窗口中的数据波动特征，获取所述待处理数据的受干扰值； 当所述待检测数据是初始异常数据时，则设置所述待处理数据的受干扰值为第一预设值； 若与所述待处理数据相邻的两个出水温度数据都是初始异常数据，则设置所述待处理数据的受干扰值为第一预设值； 获取所述初始窗口中每一个待处理数据的受干扰值，根据所述初始窗口中每一个待处理数据的受干扰值，获取所述初始窗口的受干扰程度。

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