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龙图腾网获悉沈阳奇辉机器人应用技术有限公司申请的专利实时数据驱动的翻车机摘钩机器人故障分析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：CN119961790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510450854.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权实时数据驱动的翻车机摘钩机器人故障分析方法是由邓平平;于旺;侯文奇;卫元毅;王健;韩飞;王宏宇;张春雷;刘小亮;王鹏;于旭英;和涛;王旭设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本实时数据驱动的翻车机摘钩机器人故障分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了实时数据驱动的翻车机摘钩机器人故障分析方法，涉及翻车机摘钩机器人故障分析相关领域，该方法包括：确定多个功能单元；建立正常协同关系，以及任意一个或多个单元异常时的异常协同影响关系集合；进行故障特征的区分度分析，建立区分度满足预设区分度指标的M个功能单元组合；以M个功能单元组合中的各个功能单元所对应的异常协同影响关系以及正常协同关系构建故障检测模型；采集实时运行数据输入故障检测模型进行故障分析，输出故障预警信号。解决现有故障分析存在的故障特征提取困难，模型构建复杂，难以实现实时预警和快速响应的技术问题，达到提高特征提取准确性，降低模型构建复杂性，实现实时预警与快速响应的技术效果。

本发明授权实时数据驱动的翻车机摘钩机器人故障分析方法在权利要求书中公布了：1.实时数据驱动的翻车机摘钩机器人故障分析方法，其特征在于，包括： 确定翻车机摘钩机器人的多个功能单元； 建立所述多个功能单元的正常协同关系，以及任意一个或多个单元异常时的异常协同影响关系集合； 以所述异常协同影响关系集合进行故障特征的区分度分析，建立区分度满足预设区分度指标的M个功能单元组合，M为大于1的整数； 以所述M个功能单元组合中的各个功能单元所对应的异常协同影响关系以及所述正常协同关系构建故障检测模型； 采集所述多个功能单元的实时运行数据并输入所述故障检测模型进行故障分析，输出故障预警信号； 其中，以所述M个功能单元组合中的各个功能单元所对应的异常协同影响关系以及所述正常协同关系构建故障检测模型，包括： 对所述M个功能单元组合中的各个功能单元所对应的各个异常协同影响关系以及所述正常协同关系分别进行拓扑转换，生成各个异常协同影响拓扑以及正常协同关系拓扑； 计算所述各个异常协同影响拓扑与所述正常协同关系拓扑的各个拓扑差异矢量； 以所述各个拓扑差异矢量训练所述故障检测模型； 其中，以所述异常协同影响关系集合进行故障特征的区分度分析，建立区分度满足预设区分度指标的M个功能单元组合，包括： 提取所述异常协同影响关系集合中的第一异常协同影响关系和第二异常协同影响关系，以及对应的第一异常单元标记信息和第二异常单元标记信息，其中，异常协同影响关系指两个或多个功能单元在异常状态下表现出的协同关系，所述第一异常协同影响关系和第二异常协同影响关系则是指所述异常协同影响关系集合中任意两个不相同的异常协同影响关系； 对所述第一异常协同影响关系和所述第二异常协同影响关系中功能单元之间的协同关系数据进行异常识别的区分度分析，生成第一区分度； 若所述第一区分度小于所述预设区分度指标，将第一异常单元标记信息和第二异常单元标记信息中的标记异常单元合并后作为一个功能单元组合，添加进所述M个功能单元组合； 若所述第一区分度大于或等于所述预设区分度指标，将第一异常单元标记信息和第二异常单元标记信息中的标记异常单元分别作为一个功能单元组合，添加进所述M个功能单元组合； 所述预设区分度指标的确定，包括： 确定构建故障检测模型的预设网络结构； 以所述预设网络结构配置二分类器，并构建若干个数据区分度对应的若干组协同关系样本数据； 以所述若干组协同关系样本数据对所述二分类器进行测试，获取测试分类准确率大于预设阈值的最小区分度，设为所述预设区分度指标。

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