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龙图腾网获悉山东三越仪器有限公司;济南三越测试仪器有限公司申请的专利动态压剪试验机运行状态在线监测与故障预警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：CN121577373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202610106258.2，技术领域涉及：G01M99/00；该发明授权动态压剪试验机运行状态在线监测与故障预警系统是由高飞;尹振华;汝绪平;慕玲;高霄航;陈晨设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本动态压剪试验机运行状态在线监测与故障预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了动态压剪试验机运行状态在线监测与故障预警系统，属于故障诊断技术领域，旨在解决现有技术对多运动模式适配性差、故障预警滞后、故障定位模糊的问题。该系统根据当前运动模式匹配核心协同链路故障敏感点监测参数并生成动态阈值构建故障判断阈值体系，采集加载循环划分的实时数据生成时序数据集，基于阈值判断基准候选范围状态并构建故障判断基准库，通过基准库执行偏差分析预测趋势并生成补偿指令，结合阈值、实际值及预测值识别潜在故障、计算链路故障概率并完成诊断。本申请可提升监测适配性与精准性，实现提前补偿与精准故障预警，保障设备稳定运行与测试精度。

本发明授权动态压剪试验机运行状态在线监测与故障预警系统在权利要求书中公布了：1.动态压剪试验机运行状态在线监测与故障预警系统，其特征在于，包括参数配置模块、基准构建模块、预测补偿模块与故障识别模块； 所述参数配置模块用于根据当前运动模式，匹配核心协同链路故障敏感点的监测参数并生成各监测参数的动态阈值范围，构建故障判断阈值体系； 所述基准构建模块用于采集动态压剪试验机按加载循环划分的实时监测参数与动态物理参数，生成时序监测数据集；并配置基准候选范围，基于所述故障判断阈值体系，判断基准候选范围内的各加载循环的动态压剪试验机是否处于正常运行状态，若是，则触发故障判断基准建立操作，构建故障判断基准库； 所述预测补偿模块用于基于所述故障判断基准库对时序监测数据集执行偏差分析，预测偏差趋势，生成后续一轮加载循环各监测参数的预测值以及置信区间，用于判断是否触发补偿策略生成流程，若是，则根据偏差趋势类型及偏差量级，生成补偿指令； 所述故障识别模块用于基于所述故障判断阈值体系，根据当前加载循环各监测参数的实际值以及后续一轮加载循环各监测参数的预测值，识别潜在故障监测参数，构建潜在故障监测参数列表；并通过计算核心协同子链路故障概率，识别故障子链路，执行故障类型诊断； 所述识别故障子链路，执行故障类型诊断的步骤包括： 基于潜在故障监测参数列表，对各潜在故障监测参数执行物理特征提取，形成链路故障特征证据集；所述物理特征包括异常核心特征与链路关联特征； 将提取的物理特征按核心协同子链路、故障敏感点、物理特征类型、物理特征量化值的结构进行结构化整合，生成各核心协同子链路对应的特征证据子集； 结合核心协同链路的动力传递逻辑，以及故障知识库中存储的故障因果关系数据，构建链路化故障因果图； 所述链路化故障因果图的节点包括核心协同子链路节点、故障敏感点节点、核心部件节点；节点间的有向边表示故障传播关系，边的权重表示传播概率； 将链路故障特征证据集输入至构建的链路化故障因果图，采用因果推理算法，计算各核心协同子链路的最终故障概率； 设定故障概率阈值，将最终故障概率高于故障概率阈值的核心协同子链路判定为故障子链路，形成故障子链路列表； 若故障子链路列表内故障子链路不唯一，则根据故障传播起点、或者故障子链路对应的潜在故障监测参数的时序信息、或者故障概率，执行区分主故障链路与次故障链路操作； 将各故障子链路的结构化特征证据子集与故障知识库中的故障类型模板进行匹配，按故障子链路归属筛选故障知识库中的候选故障类型，并计算特征证据子集与各候选故障类型模板的匹配度，以识别最终故障类型。

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