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龍圖騰網(wǎng)恭喜中船第九設(shè)計研究院工程有限公司申請的專利一種門式起重機(jī)智能故障診斷方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119441777B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411561488.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/20；該發(fā)明授權(quán)一種門式起重機(jī)智能故障診斷方法和系統(tǒng)是由陳佳麗;劉海云;呂葉萍;朱靖;石菁菁;蘇一鳴設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種門式起重機(jī)智能故障診斷方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N門式起重機(jī)智能故障診斷方法和系統(tǒng)，該方法能夠獲取門式起重機(jī)的實時工況數(shù)據(jù)和應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)；并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；基于實際應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)與預(yù)測應(yīng)變數(shù)據(jù)采用對比分析算法，進(jìn)行趨勢分析；基于實際應(yīng)力與理論應(yīng)力采用對比分析算法，進(jìn)行趨勢分析；基于上述趨勢分析結(jié)果、人為故障判斷和歷史故障庫的故障特征數(shù)據(jù)建立故障決策樹；基于應(yīng)變信號趨勢分析結(jié)果，結(jié)合故障決策樹和故障知識圖譜，搭建故障診斷算法進(jìn)行主梁的故障診斷；基于診斷結(jié)果數(shù)據(jù)和預(yù)警結(jié)果數(shù)據(jù)對故障決策樹進(jìn)行更新。本申請能夠?qū)崟r監(jiān)測門式起重機(jī)的設(shè)備狀態(tài)，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)對設(shè)備進(jìn)行故障診斷和智能預(yù)警，并對故障進(jìn)行及時維修，從而提高門式起重機(jī)生產(chǎn)時的安全性，避免門式起重機(jī)運(yùn)行事故的發(fā)生，提高門式起重機(jī)的工作效率。

本發(fā)明授權(quán)一種門式起重機(jī)智能故障診斷方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種門式起重機(jī)智能故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1.采集實時工況數(shù)據(jù)和應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)；步驟2.對采集的工況數(shù)據(jù)和應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟3.基于應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)與預(yù)測應(yīng)變數(shù)據(jù)采用對比分析算法，進(jìn)行趨勢分析；步驟4.基于應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)計算實際應(yīng)力，對實際應(yīng)力與理論應(yīng)力采用對比分析算法，進(jìn)行趨勢分析；其中，所述對實際應(yīng)力與理論應(yīng)力采用對比分析算法，進(jìn)行趨勢分析包括：將門式起重機(jī)主梁的實際應(yīng)力和理論應(yīng)力進(jìn)行對比，相互驗證數(shù)值正確性；相互驗證合理后，所述理論應(yīng)力作為所述實際應(yīng)力的參考值，進(jìn)行主梁應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)的監(jiān)測和預(yù)警；步驟5.基于步驟3、4的趨勢分析結(jié)果、人為故障判斷和歷史故障庫的故障特征數(shù)據(jù)構(gòu)建故障決策樹；步驟6.基于趨勢分析結(jié)果、故障決策樹和應(yīng)變信號故障知識圖譜，搭建故障診斷算法進(jìn)行故障診斷；步驟7.基于診斷結(jié)果數(shù)據(jù)和預(yù)警結(jié)果數(shù)據(jù)對故障決策樹進(jìn)行更新；其中，所述構(gòu)建故障決策樹包括：1）將歷史故障數(shù)據(jù)中的故障類型作為標(biāo)簽，與對應(yīng)的應(yīng)變監(jiān)測數(shù)據(jù)和傳感器特征值進(jìn)行關(guān)聯(lián)，判斷歷史案例中的故障類型并將其進(jìn)行標(biāo)簽化；2）通過歷史故障數(shù)據(jù)，分析傳感器數(shù)據(jù)與歷史故障記錄，識別常見的故障模式，確定常見故障模式所對應(yīng)的特征值范圍，并將這些特征歸納為不同的故障類型，將提取的信號特征值與故障類型的標(biāo)簽進(jìn)行關(guān)聯(lián)；3）構(gòu)建故障決策樹①設(shè)計故障決策樹的層次結(jié)構(gòu)②設(shè)定決策條件與閾值設(shè)置特征閾值：根據(jù)歷史故障數(shù)據(jù)確定每個節(jié)點的決策標(biāo)準(zhǔn)；基于多參數(shù)關(guān)聯(lián)的決策：對于多參數(shù)相關(guān)聯(lián)的故障，通過結(jié)合多個信號的變化情況，建立決策條件；③構(gòu)建節(jié)點間的關(guān)系根據(jù)決策條件，逐步構(gòu)建故障決策樹的分支結(jié)構(gòu)；每個節(jié)點根據(jù)具體的傳感器特征值進(jìn)行判斷并進(jìn)入相應(yīng)的分支。

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