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龙图腾网获悉三一重工股份有限公司申请的专利起重设备大臂异常识别方法、异常识别系统和起重设备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：CN116227789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310260360.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权起重设备大臂异常识别方法、异常识别系统和起重设备是由袁雪峰;胡家伟;孙帅设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本起重设备大臂异常识别方法、异常识别系统和起重设备在说明书摘要公布了：本发明属于起重机械技术领域，具体涉及起重设备大臂异常识别方法、异常识别系统和起重设备。起重设备大臂异常识别方法包括：获取起重设备的参数信息和作业数据；建立大臂的各个节臂的运动参数的基准分布模型和实时分布模型；将实时分布模型与基准分布模型进行对比计算，确定实时分布模型与基准分布模型的分布差异性指标；根据分布差异性指标确定大臂是否处于异常状态，并输出相应的提示信息。通过本发明的技术方案，采用分布差异性指标衡量实时分布模型与基准分布模型之间的分布差异性，能够有效地识别大臂的异常状态，并输出提示信息，操作人员能够及时掌握大臂的健康状态并采取维护措施，有利于降低维护成本，提高施工效率。

本发明授权起重设备大臂异常识别方法、异常识别系统和起重设备在权利要求书中公布了：1.一种起重设备大臂异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取起重设备的参数信息和作业数据，所述参数信息包括所述起重设备的设备识别信息、型号信息，所述作业数据包括在每个工作周期中所述大臂的节臂长度信息、驱动机构转速信息、吊重信息、主臂角度信息、节臂伸缩运动的时间信息； 根据所述参数信息识别所述起重设备的身份信息； 根据所述作业数据计算所述大臂的各个节臂在每个工作周期中进行伸缩运动的速度数据组； 根据历史工作周期中的第一速度数据组建立所述基准分布模型，根据最新工作周期中的第二速度数据组建立所述实时分布模型，并将所述基准分布模型和所述实时分布模型存入与所述身份信息对应的存储空间内； 其中，所述第一速度数据组对应于所述历史工作周期中的正常样本，所述第二速度数据组对应于所述最新工作周期中的全部样本； 计算所述基准分布模型的第一概率密度函数和所述实时分布模型的第二概率密度函数； 根据所述第一概率密度函数、所述第二概率密度函数与基础分布差异性指标的对应关系，确定基础分布差异性指标； 对所述基础分布差异性指标进行对称性优化，以消除基础分布差异性指标的不对称性，得到分布差异性指标； 判断所述分布差异性指标是否大于指标阈值，并生成第一判断结果； 若所述第一判断结果为是，确定所述大臂处于异常状态，并控制提示装置输出相应的异常提示信息； 若所述第一判断结果为否，确定所述大臂处于正常状态，并控制提示装置输出相应的正常提示信息； 其中，所述大臂包括多个可伸缩运动的节臂。

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