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龙图腾网获悉湖北工业大学申请的专利基于海量监测数据的缆机工作状态识别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：CN119089333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411201876.2，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于海量监测数据的缆机工作状态识别方法是由赵春菊;李展鹏;王放;周宜红设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于海量监测数据的缆机工作状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于模式识别领域，涉及一种缆机工作状态识别方法，包括以下步骤：1获取缆机运行监测数据；2对缆机运行监测数据进行预处理；3根据预处理后的缆机运行监测数据计算缆机三维特征的变化率；4根据缆机三维特征的变化率确定缆机的趋势状态；5利用缆机的趋势状态对缆机实测数据进行单循环划分；6匹配单循环的识别参数，根据识别参数识别出缆机四种工作模式；7在识别结果的基础上，匹配三维特征，识别出缆机工作状态。本发明提供了一种基于海量缆机运行监测数据建立的缆机运行模式识别方法，可有效识别出缆机运行模式和工作状态，其识别结果为缆机的效率分析提供了可靠的依据。

本发明授权基于海量监测数据的缆机工作状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于海量监测数据的缆机工作状态识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 1获取缆机运行监测数据； 2对步骤1所获取的缆机运行监测数据进行预处理； 3根据预处理后的缆机运行监测数据计算缆机三维特征的变化率，具体实现方式是： 3.1获取预处理后的缆机运行监测数据，所述预处理后的缆机运行监测数据包括缆机台号、数据采集时的缆机坐标、状态持续时间、采集时刻以及缆机吊重； 3.2提取预处理后的缆机运行监测数据中的缆机的三维特征；所述缆机的三维特征包括缆机吊重以及空间坐标； 3.3分别计算步骤3.2中缆机三维特征的变化率；所述缆机三维特征的变化率包括吊重变化率、水平位移变化率以及缆机吊深变化率，所述吊重变化率的计算方式是： ，所述水平位移变化率的计算方式是： ，所述缆机吊深变化率的计算方式是： ，其中： 是吊重一阶差分值，即吊重变化率； Wn是第n行吊重； Wn+1是第n+1行吊重； ΔW是前后两行吊重差值； 是水平位移一阶差分值，即水平位移变化率； Xn是第n行水平位移； Xn+1是第n+1行水平位移； ΔX是前后两行水平位移差值； 是垂直位移一阶差分值，即垂直位移变化率； Zn是第n行垂直位移； Zn+1是第n+1行垂直位移； ΔZ是前后两行垂直位移差值； tn是第n行采集时间； tn+1是第n+1行采集时间； Δt是前后两行时间差； 4根据步骤3所得到的缆机三维特征的变化率确定缆机的趋势状态，具体实现方式是： 4.1设定变化阈值； 4.2判断缆机三维特征的变化率是否处于步骤4.1所设定的变化阈值内，若是，则认为缆机处于稳定状态；若否，则进行步骤4.3； 4.3根据缆机三维特征的变化率的正负情况，判断缆机处于上升状态或下降状态；所述缆机三维特征的变化率是正时，表示缆机处于上升状态；缆机三维特征的变化率是负时，表示缆机处于下降状态； 4.4将状态相同的单时点分别按照三维特征变化的趋势状态进行聚合，聚合后分别计算状态区间内的特征值均值，聚合状态后保留了该状态的初始时刻；用于判断两个相邻状态之间三维特征的变化趋势； 5利用步骤4中确定的缆机的趋势状态对缆机实测数据进行单循环划分，具体实现方式是： 5.1根据上述单时点的趋势状态识别结果进行边界识别； 5.2对步骤5.1的结果进行升序编号； 5.3当缆机的趋势状态连续出现时，识别其起点和终点； 5.4以缆机的趋势状态的起始时间为起点，完成缆机实测数据的单循环划分； 6匹配步骤5中单循环的识别参数，根据识别参数识别出缆机四种工作模式；其中，所述识别参数包括重载吊运次数、吊重特征以及时间特征； 所述缆机的四种工作模式是：吊运混凝土模式、吊运零星物件模式、检修模式以及停工模式； 所述吊运混凝土模式的识别参数是：重载吊运次数是2次；吊重特征是往程不高于28t，返程不低于6.5t； 所述吊运零星物件模式的识别参数是：重载吊运次数是1次；吊重特征是1～30t； 所述检修模式的识别参数是：重载吊运次数是0次；吊重特征是0～1t；时间特征是1h； 所述停工模式的识别参数是：重载吊运次数是0次；吊重特征是0～1t；时间特征是≥5min； 若在一次循环中出现多次重载吊运，仅从重载吊运次数则难以识别，基于吊运次数的关系进一步对重载吊运状态进行打分，区分开吊运混凝土模式和零星物件模式； 所述打分的规则如下： 若单循环内某次重载吊运吊重值为6～8t，且其X差分趋势为负，则该次重载吊运模式分为10； 若单循环内某次重载吊运吊重值为6～8t，且其X差分趋势为正，则该次重载吊运模式分为1； 若单循环内某次重载吊运吊重值为大于1t，且其X差分趋势为正，则该次重载吊运模式分为1； 若单循环内某次重载吊运吊重值为大于1t，且其X差分趋势为负，则该次重载吊运模式分为1； X差分趋势，正表示重载吊运状态为往程，负表示重载吊运状态为返程； 然后，对单循环内所有重载吊运的模式分求和； 若求和后分值为1～9，则判定该单循环为吊运零星物件模式； 若求和后分值为10的倍数，则判定该单循环为吊运零星物件模式； 若求和后分值为其余分数，则判定该单循环为吊运混凝土模式； 7在步骤6识别结果的基础上，匹配三维特征，识别单循环内缆机工作状态；所述缆机工作状态包括等待装载、起吊上升、运输准备、水平运输、下降入仓、仓面对位、卸载、出仓准备、上升出仓、空罐返程、平台对位、下降回位、检修状态以及停工状态。

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