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龙图腾网获悉深圳科工检测技术有限公司申请的专利起重机状态在线监测系统及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：CN119822234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510104833.0，技术领域涉及：B66C13/16；该发明授权起重机状态在线监测系统及方法是由钟辉;王旭东;赵后才设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本起重机状态在线监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于起重机技术领域，提供了起重机状态在线监测系统及方法。所述方法包括：基于起重机的关键运行参数分析得出起重机当前的工作状态，工作状态包括非起重状态和起重状态；确定与工作状态对应的故障分析模型，并将其切换为激活状态；确定与激活的故障分析模型对应的若干起重机状态数据，将各起重机状态数据输入激活的故障分析模型，获得故障分析模型预测的故障类型及故障概率；生成并输出与故障概率高于概率阈值的故障类型对应的报警信号。相比传统单一模型监测方式，本发明设置的不同工作状态下的故障分析模型的模型体积更小，更小的模型在数据处理和运算时，所需资源更少，处理速度更快，进而提升了故障监测及预警速率。

本发明授权起重机状态在线监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种起重机状态在线监测方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 基于起重机的关键运行参数分析得出起重机当前的工作状态，所述工作状态包括非起重状态和起重状态；确定与所述工作状态对应的故障分析模型，并将其切换为激活状态； 确定与激活的所述故障分析模型对应的若干起重机状态数据，将各所述起重机状态数据输入激活的所述故障分析模型，获得所述故障分析模型预测的故障类型及故障概率； 生成并输出与所述故障概率高于概率阈值的所述故障类型对应的报警信号； 起重状态对应的所述故障分析模型包括若干故障分析子模型，每种所述故障分析子模型对应一种起重子状态；其中，所述起重子状态包括起升状态、下降状态、平移状态、回转状态中的至少一种； 根据起重机针对本次作业对象的历史起重数据，根据所述历史起重数据统计得出各所述起重子状态的顺序及对应的平均耗时，在正在执行的所述起重子状态的实际耗时与所述平均耗时的比值达到预设比值时，控制激活与下一序号的所述起重子状态对应的所述故障分析子模型； 所述生成并输出与所述故障概率高于概率阈值的所述故障类型对应的报警信号，包括： 对于所述故障概率高于概率阈值的所述故障类型，将其作为目标故障类型，生成各所述目标故障类型对应的所述报警信号，以及根据各所述目标故障类型对应的故障危害等级确定各所述报警信号的输出顺序； 根据所述输出顺序输出各所述报警信号。

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