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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利基于人工智能的支护结构应力状态监测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：CN120524256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510708226.5，技术领域涉及：G06F18/2323；该发明授权基于人工智能的支护结构应力状态监测方法是由孙会彬;任铠琳设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的支护结构应力状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的支护结构应力状态监测方法，属于人工智能与数据处理技术领域。其包括以下步骤：获取并标注支护结构的应变数据；剔除异常值后对多传感器数据进行归一化，生成归一化应变序列；构建状态监测模型，采用深度时序神经网络架构，包括输入层、自适应小波注意力特征映射层、时域门控卷积模块、全局最大池化层、动态特征重要性重加权层以及全连接分类层；输入归一化数据训练模型；通过分位数间隔自适应学习率及动量更新策略优化损失函数；实时监测数据经处理后，按时间窗口切片输入训练模型，输出四类概率并取最大值作为预测状态；若连续多个窗口为预警、危险，则触发终端报警。本发明能够提高支护结构应力状态监测的准确性。

本发明授权基于人工智能的支护结构应力状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的支护结构应力状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取支护结构的应变数据，对应变数据进行标注，标注类别包括正常状态、预警状态、危险状态、其他状态； S2.将标注好的应变数据进行预处理剔除异常值，对预处理后的应变数据进行归一化处理，得到多传感器归一化应变序列； S3.构建状态监测模型，所述状态监测模型采用深度时序神经网络架构，包括输入层、自适应小波注意力特征映射层、时域门控卷积模块、全局最大池化层、动态特征重要性重加权层以及全连接分类层；将多传感器归一化应变序列输入到状态监测模型中对模型进行训练； 所述自适应小波注意力特征映射层具体为： 将归一化后的应变数据生成多个自适应小波基函数，每个自适应小波基函数通过调节时间位移参数和尺度参数控制波形位置与宽度；对每个自适应小波基函数，计算其与输入数据在时域上的匹配程度，并通过查询向量变换矩阵、键向量变换矩阵及值向量变换矩阵的交互计算时域注意力权重；将各自适应小波基函数与对应注意力权重逐点相乘后求和，得到融合多尺度特征与动态重要性分配的特征映射结果，公式表示如下： ，其中，表示特征映射函数；表示第个传感器在第时刻归一化后的应变值；表示预设的小波基函数数量；表示正整数；表示逐点相乘；表示第个自适应小波基函数；表示时域注意力权重； S4.在训练过程中，通过损失函数对模型进行优化，采用基于分位数间隔的自适应学习率调整，利用分位数感知的动量自适应更新策略对网络的参数进行更新，得到训练好的模型； S5.将监测的应变数据经过步骤S2处理后按时间窗口切分为片段，形成输入序列；将输入序列输入到训练好的状态监测模型中，输出四类状态概率，取概率最大的类别作为最终的预测类别；当连续多个时间窗口的预测类别为“预警状态”或“危险状态”时，推送预警信号至巡检终端。

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