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龙图腾网获悉南京市特种设备安全监督检验研究院申请的专利一种数据处理方法、装置及起重机数字孪生模型构建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：CN119961664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510443929.X，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种数据处理方法、装置及起重机数字孪生模型构建方法是由王爽;王会方;冯月贵;金严;宁士翔;胡静波;任金萍;周前飞;范立强;唐海龙设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据处理方法、装置及起重机数字孪生模型构建方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于改进PCA的起重机数字孪生数据处理方法。该方法分析了物联网数据的主要特征，采用协方差矩阵方法计算特征值和特征向量从而判定机械状态影响主成分因子，再根据起重机状态影响主成分因子的贡献率，开展基于改进的PCA的起重机物联网数据降维计算，实现了起重机状态数据降维。并开展实例验证，证实了采用PCA方法降维后数据信息损失较小，降维后的数据在分类和预测任务中表现出更好的性能，提升了起重机数据大模型的训练速度以及运行故障预警的精准程度。方法实现了起重机状态数据有效降维，解决了在起重机智慧监管和数字孪生等研究过程中物联网运行状态的实时监控采集的数据繁冗且维度高，存储、处理和分析失准等问题。

本发明授权一种数据处理方法、装置及起重机数字孪生模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1数据采集与预处理：采集起重机的运行状态数据并进行预处理； S2数据整合：根据预定义的起重机数据模型和语义规则，对采集的不同类型数据进行关联；以时间戳为关键索引，将同一时刻的运行状态数据与对应的几何数据、物理性能数据进行匹配；对数据的空间位置信息进行校准，确保不同数据在空间上的一致性； S3数据降维：采用改进PCA对整合后的数据进行降维操作，包括如下步骤： 选择核函数对整合后的数据进行特征映射，将原始数据隐射到高维特征空间F； 在高维特征空间F中计算协方差矩阵C，对协方差矩阵C进行特征分解，得到特征值和特征向量； 计算特征值的贡献率，选择前K个贡献率较大的特征向量作为主成分，构建投影矩阵P； 将原始数据投影到主成分上实现降维； 根据以下步骤选择核函数： 首先计算数据的复杂性指标，复杂性指标为非线性指数、分布熵和特征值衰减率； 然后，根据数据的非线性指数、分布熵和特征值衰减率，按以下方式选择核函数： 若数据的非线性指数大于预设阈值α且分布熵大于预设阈值β，选择高斯核函数； 若数据的特征值衰减率小于预设阈值γ，选择多项式核函数，并通过交叉验证确定最优阶数d； 若上述条件均不满足，采用混合核函数，混合核函数为高斯核与线性核的加权组合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京市特种设备安全监督检验研究院，其通讯地址为：210019 江苏省南京市建邺区嘉陵江东街3号质监大厦8楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。