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龙图腾网获悉湖北易通智联科技有限公司申请的专利一种用于智能控制起重机的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：CN120308831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510484847.X，技术领域涉及：B66C13/16；该发明授权一种用于智能控制起重机的方法及系统是由张鹏程;李晋;林忠强设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能控制起重机的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于智能控制起重机的方法及系统，属于起重机控制技术领域。通过传感器采集起重机工作状态数据，并进行解析与建模，同时计算动态响应权重与静态特征权重，动态响应权重迅速捕捉影响起重机状态的关键因素，触发快速响应；静态特征权重则维持基础数据分类，减少冗余计算。结合动态与静态风险，实时计算风险指数，并自适应调整风险等级，此外通过多源数据采集、操作难度评估、场景敏感特征提取等，以扩展风险评估模型，通过自适应卡尔曼滤波消除传感器噪声，动态调整权重分配，本发明显著提高了数据准确性和评估灵活性，实现了对起重机工作状态的智能控制，增强了作业安全性和效率，同时也优化了维护成本与资源配置。

本发明授权一种用于智能控制起重机的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于智能控制起重机的方法，其特征在于，包括： 1通过传感器对起重机的工作状态数据进行采集，并对采集的数据进行解析； 2根据处理后的采集数据搭建工作状态模型，如下： 其中：：工作状态综合评估值；：传感器数量；：第个传感器采集并处理后的数据；：第个传感器数据对应的权重； 3计算传感器数据对应的权重，对传感器权重进行解析包括动态响应权重与静态特征权重，其中动态响应权重全面梳理影响塔式起重机工作状态的因素，触发快速响应，静态特征权重对运动参数进行分析，维持基础数据分类，减少冗余计算；动态响应权重根据实时工作状态变化，静态特征权重基于固定工作方式预设；引入动态权重系数和静态权重系数，动态响应权重和静态特征权重通过以下关系模型进行结合： 4结合动态风险与静态风险进行实时风险指数计算，对风险等级划分，根据实时风险偏离安全阈值的程度自适应调整，控制调整速率，平衡突发风险与长期趋势的权重，防止单一指标主导决策；结合动态风险与静态风险进行实时风险指数计算： 其中：：实时风险指数计算；：动态风险；：静态风险；使用Sigmoid函数动态计算，进行系数动态调整： 其中：k=0.1;：安全阈值；=1-;对风险等级划分，30%：延长维护周期；30%≤70%维持原周期，增加在线监测频率；≥70%立即停机检修； 5进行多源数据采集，对操作难度评估，计算动作组合熵值，扩展静态权重贝叶斯网络，并将评估结果融入风险评估模型中；计算动作组合熵值： 其中：：为第种动作序列的出现概率；通过量化计算模型计算复杂度得分： ; 其中：：重量系数；：体积系数；：障碍物密度；：曲率点数；：环境因子；使用层次聚类法划分3级，其中低复杂度：得分0.4，中复杂度：0.4≤得分0.7，高复杂度：得分≥0.7；通过计算动作组合熵值和复杂度得分，对操作难度进行评估；建立作业班次分组；整合分组到动态权重计算，在静态贝叶斯网络中加入作业复杂度、作业班次的分组节点，优化风险评估模型，避免将环境干扰识别为设备故障，引发误停机； 优化风险评估模型，实时风险指数具体为： 其中；：复杂度修正系数；：班次修正系数； 6对场景敏感特征进行提取，所述场景敏感特征包括水利工程特征提取、交通工程特征提取、交叉场景特征提取，其中水利工程特征提取包括水位变化率、水流冲击力、冲刷深度；交通工程特征提取包括邻近车道车流量、振动干扰、动态荷载；交叉场景特征提取包括多设备协同复杂度，为： 其中，：计算设备间距离；S：设备间动作同步率；对动态权重进行扩展；将实时风险评估模型引入场景特异性风险指数；扩展静态权重贝叶斯网络； 建立物理-数据融合模型、振动疲劳损伤模型进行寿命预测模型增强，具体的物理-数据融合模型为： 其中：：基于断裂力学的理论寿命；：基于LSTM的剩余寿命预测； 振动疲劳损伤模型具体为： 其中：：实际振动次数；：疲劳寿命振动次数；在仿真模型中模拟极端工况，对比预测寿命与实际疲劳损伤，更新模型参数； 7将起重机解析后的工作状态数据发送给操作员进行数据交互，当起重机工作数据大于第一阈值时，认定当前塔式起重机工作模式正常；当起重机工作数据小于第一阈值时，认定当前起重机工作模式不正常，将工作状态控制和维护的数据发送给后台服务器。

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