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龙图腾网获悉中福机电(浙江)有限公司申请的专利基于工况数据的特种设备损伤智能监测方法、系统及介质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：CN120494817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510992994.8，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于工况数据的特种设备损伤智能监测方法、系统及介质是由叶雨桐;晏亚洲;刘坤子;黄剑波设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于工况数据的特种设备损伤智能监测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及监测数据融合技术领域，具体为基于工况数据的特种设备损伤智能监测方法、系统及介质。采用孤立森林算法，进行高敏感度异常预筛选；应用补丁嵌入机制，生成时序特征向量；检索相关机理向量，生成混合序列；通过多轮自注意力计算和信息融合，生成状态特征向量和归因日志；计算损伤概率预测分布向量；应用自然语言处理模型，量化各损伤模式的失效后果严重度；进行风险评估，得到风险等级并进行分级处理；获取差异报告，进行反馈优化。使特种设备监测方法在物理机理知识与实时工况数据之间深度融合，对损伤根源做出可靠的诊断。

本发明授权基于工况数据的特种设备损伤智能监测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于工况数据的特种设备损伤智能监测方法，其特征在于，包括： 采用孤立森林算法，对实时索道工况数据进行高敏感度异常预筛选，记录疑似异常工况数据；应用补丁嵌入机制，沿时间维度将所述疑似异常工况数据分割为具有预设长度且相互重叠的数据片段，生成时序补丁，将所述时序补丁展平为一维原始向量，并通过权重矩阵对所述一维原始向量进行线性投射，生成初始时序特征向量；为所述初始时序特征向量叠加位置编码向量，输出时序特征向量； 在混合序列前端插入CLS向量，并发送至多层网络；在所述多层网络的各层内，通过网络内部的多轮自注意力计算和信息融合，计算当前输入序列中任意两个向量间的注意力权重，并根据所述注意力权重对所述当前输入序列内所有向量进行加权求和，生成中间表示； 同时，多头自注意力机制使得所述CLS向量能够持续地聚合来自所述混合序列中所有向量的信息；再将所述中间表示与所述当前输入序列进行残差连接和层归一化处理；然后将处理后的结果送入前馈神经网络，并再次进行残差连接和层归一化处理，生成当前层的输出序列，并作为下一层的输入序列；在拼接后的序列通过所述多层网络的所有层后，得到一个最终的输出序列；从所述最终的输出序列中，提取位于起始位置的最终CLS输出向量作为状态特征向量，输出状态特征向量，保存多层网络中至少一个中间层计算出的多头注意力权重矩阵；解析所述多头注意力权重矩阵，识别CLS向量分配的注意力权重的至少一个相关机理向量；根据所述相关机理向量的身份标识，回溯至动态机理知识库，提取对应的原始损伤机理文本描述；并保存疑似异常工况数据、所述原始损伤机理文本描述和对应的网络中间层的注意力权重作为归因日志； 将所述状态特征向量输入预测头，得到损伤概率预测分布向量； 应用自然语言处理模型，量化各损伤模式的失效后果严重度；基于所述损伤概率预测分布向量与所述失效后果严重度进行风险评估，得到风险报告，并结合所述归因日志作为诊断依据，进行分级处理；获取实际损伤状况，与所述损伤概率预测分布向量进行对比，输出差异报告，进行反馈优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中福机电(浙江)有限公司，其通讯地址为：312000 浙江省绍兴市柯桥区华舍街道大西庄村1幢2楼228室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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