安徽省特种设备检测院禹言春获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽省特种设备检测院申请的专利基于大数据的叉车诊断测试方法及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：CN120910590B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511438563.3，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权基于大数据的叉车诊断测试方法及系统是由禹言春;胡孔友;王金博设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大数据的叉车诊断测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及叉车故障诊断技术领域，公开了基于大数据的叉车诊断测试方法及系统。该系统包括数据采集层、特征处理层、动态建模层、融合决策层及指令生成层。数据采集层以多类型传感器阵列，在叉车关键部件采集振动频谱序列、液压压力波形、电机电流纹波等多源工况数据流；特征处理层对多源数据流做时频域联合特征提取，生成多维工况特征向量并算特征漂移量；动态建模层依特征漂移量划分工况模式，构建密度聚类自适应诊断模型，输出部件健康状态概率；融合决策层建立多参数时空关联映射，经多尺度特征提取网络融合生成综合故障置信度；指令生成层借多约束优化算法将其转为工况调整参数集，下发至叉车控制单元，实现叉车精准诊断与动态调整。
本发明授权基于大数据的叉车诊断测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的叉车诊断测试系统，其特征在于，包括： 数据采集层，部署多类型传感器阵列于叉车关键部件，动态采集多源工况数据流，所述多源工况数据流包含振动频谱序列、液压压力波形及电机电流纹波； 特征处理层，对所述多源工况数据流执行时频域联合特征提取，生成多维工况特征向量，并基于预设部件退化模型计算特征漂移量； 动态建模层，根据所述特征漂移量划分工况运行模式，构建基于密度聚类的自适应诊断模型，实时输出部件健康状态概率； 融合决策层，建立振动频谱序列、液压压力波形及电机电流纹波的时空关联映射，通过多尺度特征提取网络融合所述多维工况特征向量与所述部件健康状态概率，生成综合故障置信度； 指令生成层，基于多约束优化算法将所述综合故障置信度转化为工况调整参数集，并通过工业总线协议下发至叉车控制单元。
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