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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利基于载荷谱的作业负载分析方法、装置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：CN116186509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211436687.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于载荷谱的作业负载分析方法、装置及系统是由温昌凯;孟志军;尹彦鑫;罗长海;张光强;刘淮玉;张静设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于载荷谱的作业负载分析方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于载荷谱的作业负载分析方法、装置及系统，该方法包括：获取待评估作业机械的实测载荷谱；将实测载荷谱输入至分析模型，得到分析模型输出的待评估作业机械在各作业强度等级所对应的载荷作业片段。本发明提供的基于载荷谱的作业负载分析方法、装置及系统，基于实测载荷谱作为分析模型的输入，输出的结果为长序列的实测载荷谱中识别出隶属于不同作业强度等级的载荷作业片段。实现通过挖掘和分析典型特征，能够有效辨识长距离、大数据量的载荷谱对应的瞬时作业强度，解决了由于载荷谱数据冗余严重所导致得载荷谱作业强度辨识不清晰以及载荷谱截取不符合重载工况要求的问题，大大频谱分析的效率和准确度。

本发明授权基于载荷谱的作业负载分析方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于载荷谱的作业负载分析方法，其特征在于，包括： 获取待评估作业机械的实测载荷谱； 将所述实测载荷谱输入至分析模型，得到所述分析模型输出的所述待评估作业机械在各作业强度等级所对应的载荷作业片段； 其中，所述实测载荷谱为所述待评估作业机械在预设时段内至少一个测试参数所对应的采样值；所述分析模型是基于样本载荷谱、所述样本载荷谱下包含的样本载荷谱片段，以及所述样本载荷谱片段对应标注的作业强度等级训练得到的； 所述分析模型包括特征提取层、片段辨识层和片段分类层； 将所述实测载荷谱输入至所述特征提取层，获取所述特征提取层输出的编码组合； 将所述编码组合输入至所述片段辨识层，获取所述片段辨识层输出的所述片段特征信息； 将所述片段特征信息输入至所述片段分类层，获取所述片段分类层输出的所述作业强度等级，以及所述作业强度等级对应的所述载荷作业片段； 所述将所述编码组合输入至所述片段辨识层，获取所述片段辨识层输出的所述片段特征信息，包括： 对所述编码组合进行特征提取，获取全局特征图； 利用注意力机制对所述全局特征图进行特征关联，获取所述片段特征信息； 所述利用注意力机制对所述全局特征图进行特征关联，获取所述片段特征信息，包括： 将所述全局特征图输入至循环神经网络模型，获取中间隐状态； 根据多头注意力机制，确定每一所述中间隐状态的权重； 基于每一所述中间隐状态的权重，获取所述循环神经网络模型输出的所述片段特征信息； 其中，所述循环神经网络模型包括长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、LSTM变体中的一种。

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