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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于模型的液压绞车故障诊断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：CN120541372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510621827.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于模型的液压绞车故障诊断系统及方法是由卢石松;李贞辉;夏城城;华飞扬;刘昊翾;张新宇;唐建中设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型的液压绞车故障诊断系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模型的液压绞车故障诊断系统及方法，涉及液压绞车故障诊断技术领域，系统包括数据采集模块、数据处理模块、特征提取模块、冲突集生成模块、碰撞检测模块及故障决策模块；方法包括：采集液压绞车运行数据，并对其进行预处理，对预处理后的液压绞车运行数据进行特征提取，基于提取的特征，生成由知识图谱驱动的冲突集，得到候选冲突集，基于候选冲突集，进行强化学习优化的碰撞检测，得到精简后的最小碰集，基于最小碰集链表生成维修决策，并对知识图谱进行更新。本发明通过智能算法与位图运算的深度融合，解决了传统液压绞车故障诊断中效率低、误诊率高等核心问题，实现了从数据采集到维修决策的全流程自动化与优化。

本发明授权一种基于模型的液压绞车故障诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型的液压绞车故障诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据处理模块、特征提取模块、冲突集生成模块、碰撞检测模块及故障决策模块； 所述数据采集模块用于采集液压绞车的运行数据； 所述数据处理模块用于对采集的液压绞车运行数据进行预处理； 所述特征提取模块用于对预处理后的液压绞车运行数据进行特征提取，具体为： 基于改进的CNN-LSTM混合网络结构构建特征提取模型； 基于预设的数据集对特征提取模型进行训练； 将预处理后的液压绞车运行数据输入训练后的特征提取模型，进行特征提取，得到异常概率向量； 所述冲突集生成模块用于基于提取的特征，生成由知识图谱驱动的冲突集，得到候选冲突集，具体为： 将液压绞车的物理组件映射为紧凑的二进制位图，其中，每个组件分配一个唯一的二进制位，若冲突集包含某组件，则对应位设为1； 构建知识图谱，定义实体及关系，基于异常概率向量生成候选冲突集； 所述碰撞检测模块用于基于候选冲突集，进行强化学习优化的碰撞检测，得到精简后的最小碰集，具体为： 通过逐位逻辑与运算，判断候选冲突集是否与当前碰集链表是否存在交集； 将未碰撞的冲突集分解为原子组件位图，并通过吸收策略剔除冗余项； 通过Q-learning动态调整吸收阈值和计算策略，最大化效率与准确率，最终得到精简后的最小碰集； 所述故障决策模块用于基于最小碰集链表生成维修决策。

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