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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于低采样率信号云端智能重构的液压泵远程状态监测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：CN119364223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411939426.3，技术领域涉及：H04Q9/00；该发明授权一种基于低采样率信号云端智能重构的液压泵远程状态监测方法及系统是由黄伟迪;许昕蕾;张小龙;刘施镐;王丹丹;张军辉;徐兵设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低采样率信号云端智能重构的液压泵远程状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于低采样率信号云端智能重构的液压泵远程状态监测方法及系统，属于远程状态监测领域。该方法通过仅向云端上传数据量较小的低采样率信号，有效地缓解了传统云平台在上传大规模高采样率信号时面临的高成本与延迟问题，从而克服了实现及时远程状态监测的关键瓶颈。数据上传后，在云平台的强大并行计算能力支持下，通过部署在云端的重构模型，实现了将低采样率信号精确且快速地重构为高采样率信号。经由模型重构后的信号恢复了原始信号中的高频信息，进而能够支持更为准确的状态监测。总体来说，所提出的方案通过减少数据传输成本和时延，并确保云端信号重构的准确性，以实现液压泵及时且精确的远程状态监测。

本发明授权一种基于低采样率信号云端智能重构的液压泵远程状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于低采样率信号云端智能重构的液压泵远程状态监测方法，其特征在于，该方法包括：（1）采集液压泵的原始状态监测数据，并上传到云端，通过部署在云端的重构模型将低采样率信号上采样为高采样率信号，重构模型执行如下步骤（2）-步骤（5）操作；（2）对采集的原始状态数据进行特征提取，得到第一特征；（3）对第一特征沿着通道方向分成两部分，第一部分通过单个卷积层提取局部特征，第二部分通过最大池化层进行特征增强，增强高频信息，两部分输出结果沿着通道方向进行拼接得到提取的高频特征，作为第二特征；（4）对第一特征依次通过不同窗口尺度的SwinTransformer层进行特征提取，得到第三特征；（5）将第二特征和第三特征融合后进行一维像素重排得到相对于原始状态数据的高采样率状态监测数据，具体为：采用交互注意力机制实现特征融合，之后设定上采样因子r，通过卷积操作使特征图的通道数扩大r倍，然后将特征图以r个通道一组的方式进行划分，并将每组中的r个通道按照周期性的方式平铺重排，得到高采样率信号。

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