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龙图腾网恭喜河南工学院申请的专利基于数据挖掘的起重机故障诊断方法、系统、设备及介质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：CN119720050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510220260.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于数据挖掘的起重机故障诊断方法、系统、设备及介质是由毛景魁;刘俊玲;赵筱赫;吴超;张锐设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据挖掘的起重机故障诊断方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及起重机故障诊断技术领域，尤其涉及基于数据挖掘的起重机故障诊断方法、系统、设备及介质，方法包括：采集起重机的时间序列监测数据，把时间序列监测数据输入训练生成的修正模型，获取修正模型输出的时间序列修正数据；计算时间序列修正数据与时间序列监测数据的时间序列差异数据，基于时间序列差异数据获取第一代表数据，并且依据时间序列监测数据获取第二代表数据；使用第一代表数据和第二代表数据组成综合代表数据，将综合代表数据输入训练生成的分析模型，获得分析模型输出的关于时间序列监测数据是否异常的诊断结果数据。本申请能提升起重机故障诊断的智能性。

本发明授权基于数据挖掘的起重机故障诊断方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于数据挖掘的起重机故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：监测模块采集起重机的时间序列监测数据，将采集的时间序列监测数据通过网络模块传输给诊断模块，并且所述诊断模块在收到时间序列监测数据之后，把时间序列监测数据输入训练生成的修正模型，获取修正模型输出的时间序列修正数据；所述诊断模块计算时间序列修正数据与时间序列监测数据的时间序列差异数据，基于时间序列差异数据获取第一代表数据，并且所述诊断模块依据时间序列监测数据获取第二代表数据；所述诊断模块使用第一代表数据和第二代表数据组成综合代表数据，并且所述诊断模块将综合代表数据输入训练生成的分析模型，获得分析模型输出的关于时间序列监测数据是否异常的诊断结果数据；在所述诊断模块训练生成修正模型和分析模型之前，包括如下步骤：所述诊断模块从所述监测模块收集若干个时间序列历史监测数据；针对收集的每个时间序列历史监测数据，所述诊断模块设定与时间序列历史监测数据相对应的标识数据，标识数据的内容为通常情况或者故障情况，对应存储时间序列历史监测数据与标识数据；所述诊断模块训练生成修正模型和分析模型，包括如下步骤：所述诊断模块在存储的全部的由时间序列历史监测数据和标识数据构成的组合中，选择若干个包含的标识数据的内容为通常情况的组合，从选择的若干个组合中提取出若干个时间序列历史监测数据，使用提取出的若干个时间序列历史监测数据训练生成修正模型；针对存储的每个由时间序列历史监测数据和标识数据构成的组合，所述诊断模块将组合中包含的时间序列历史监测数据输入训练生成的修正模型，获得修正模型输出的时间序列历史修正数据；关于每个时间序列历史修正数据，所述诊断模块计算时间序列历史修正数据和时间序列历史修正数据对应的时间序列历史监测数据的时间序列历史差异数据，基于时间序列历史差异数据获取第一历史代表数据，根据时间序列历史修正数据对应的时间序列历史监测数据获取第二历史代表数据，使用第一历史代表数据和第二历史代表数据形成综合历史代表数据；针对每个综合历史代表数据，所述诊断模块为综合历史代表数据设置关于综合历史代表数据对应的时间序列历史监测数据是否异常的标记数据，将由综合历史代表数据和标记数据构成的组合记录为训练数据，并且所述诊断模块使用全部的训练数据训练生成分析模型。

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