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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种港口智能作业设备的集群故障容错控制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：CN121028572B 。

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：202511557212.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种港口智能作业设备的集群故障容错控制方法是由王文渊;彭云;田洪斌;徐星璐;郭子坚设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种港口智能作业设备的集群故障容错控制方法在说明书摘要公布了：一种港口智能作业设备的集群故障容错控制方法，属于集群故障容错及控制恢复领域。首想，采集作业运行状态数据和码头设备的作业日志数据，对其进行处理得到作业运行状态数据的高层特征数据；其次，采用多模态融合模型进行高层特征融合，计算故障设备数据，得到传播概率矩阵；再次计算单机固有风险与级联传播风险，并融合成设备级风险向量；最后，构建作业线重构优化模型，对其进行求解。本发明以分层协同的容错思路统筹感知、诊断、评估与作业恢复，提高设备群在异常与故障情形下的连续作业能力与故障工况下决策的科学性，实现任务动态改派与协同恢复，提升港口作业全流程的可靠性与连续性，保证时效的前提下降低重排成本与拥堵风险。

本发明授权一种港口智能作业设备的集群故障容错控制方法在权利要求书中公布了：1.一种港口智能作业设备的集群故障容错控制方法，其特征在于，所述集群故障容错控制方法包括以下步骤： 第一步，采集码头的设备的作业运行状态数据和码头设备的作业日志数据；具体的： 所述码头设备的作业运行状态数据，分别考虑水平运输设备、场桥和岸桥这几种设备的作业运行状态数据；每种设备考虑的作业运行状态数据包括：反应作业设备状态的监控视频数据、应力应变数据、电机电流与电压数； 所述码头设备的作业日志数据，分别考虑水平运输设备、场桥和岸桥这几种设备的作业日志数据；每种设备考虑的作业日志数据包括：作业任务集合，作业设备集合设备任务日志数据、设备启停日志数据、设备维护日志数据、任务—设备指派数据矩阵，任务的预计处理时长，后续设备的当前可用性，后续设备当前的可承任务数上限，后续设备的平均单任务处理时长； 第二步，基于第一步得到的作业运行状态数据，进行数据清洗，得到数据清洗后的作业运行状态数据；具体的： 若作业运行状态数据为应力应变数据、电机电流与电压数据，采用滑动窗口法，具体为在每条时间序列上以长度为采样步长的窗口逐点滑动，将窗口内观测值的算术平均值作为该点的平滑估计，得到平滑估计后的窗口内观测值，对平滑估计后的窗口内观测值采用线性插值补齐缺失点，得到清洗后的应力应变数据、电机电流与电压数据，输出为清洗后的应力应变数据、电机电流与电压数据，记为S； 若作业运行状态数据为能反应作业设备状态的监控视频数据，采用中值滤波法，在相邻帧的固定窗口内对每个像素位置取中位数作为该像素的清洗结果，整合所有像素输出值，输出为清洗后的监控视频帧序列，记为V； 若作业运行状态数据为设备位置数据、设备的运行速度数据，采用卡尔曼滤波进行状态估计，对原始位置序列相邻差分的方差估计，从大到小排序，删掉分位区间大于98%的数据，得到清洗后的设备位置数据、设备的运行速度数据，输出为； 第三步，根据第二步数据清洗后的作业运行状态数据的数据格式确定被输入的神经网络模型，对其进行高层特征提取，得到作业运行状态数据的高层特征数据Z；具体的： 若作业运行状态数据为应力应变数据、电机电流与电压数据，指按时间对齐后的电流、电压、应力、应变组成的多通道序列，输入一维卷积神经网络；将任意时长的输入映射为固定长度的特征向量记为； 若作业运行状态数据为设备位置数据、设备的运行速度数据，输入多层感知机，先进行标准化变换，再经全连接层与非线性激活得到压缩后的特征向量记为； 若作业运行状态数据为能反应作业设备状态的监控视频数据，输入VGG网络提取空间语义特征；对窗口内帧级特征进行时间平均或时间加权汇聚，得到固定长度的向量记为； 第四步，对第三步得到的作业运行状态数据的高层特征数据，采用基于注意力机制的多模态融合模型进行高层特征融合； 第五步，基于第一步得到的作业日志数据中的设备维护日志数据和第四步得到的设备直接故障向量q，计算前序设备的平均故障间隔、平均修复时间、窗口内故障次数；基于第一步得到的作业日志数据中的任务日志数据，得到传播概率矩阵W； 第六步，基于第五步得到的传播概率矩阵，设备不可用率向量和直接故障概率向量，将第五步的设备时长与事件基础集与传播概率矩阵转化为设备级风险向量；计算单机固有风险与级联传播风险，并融合成设备级风险向量； 第七步，构建作业线重构优化模型，对其进行求解。

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