广东光速智能设备有限公司;上海宝冶集团有限公司毛叔东获国家专利权
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龙图腾网获悉广东光速智能设备有限公司;上海宝冶集团有限公司申请的专利塔机多维数据动态分析与可视化方法、系统以及终端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:CN121167938B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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:202511702820.X,技术领域涉及:G06F30/17;该发明授权塔机多维数据动态分析与可视化方法、系统以及终端设备是由毛叔东;庄付亮;魏建忠;郑宇;回亮;廖炳焕;庞山东设计研发完成,并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本塔机多维数据动态分析与可视化方法、系统以及终端设备在说明书摘要公布了:本申请涉及人工智能技术领域,提供一种塔机多维数据动态分析与可视化方法、系统以及终端设备。该方法包括:获取塔机的多维监测数据;基于多维监测数据采用数字孪生技术建立塔机的同步监测模型,并在用户界面中同步展示同步监测模型;基于用户对同步监测模型的查看指令,为用户匹配目标展示维度,同步设置与查看指令不匹配的折叠维度,并在同步监测模型中隐藏折叠维度对应的模型展示信息;调用与目标展示维度匹配的预设分析模型,从同步监测模型中提取目标监测信息,通过预设分析模型对目标监测信息进行塔机动态分析;将塔机动态分析结果更新到同步监测模型中,以更新同步监测模型中目标展示维度匹配的模型展示信息,提升运维决策效率与准确性。
本发明授权塔机多维数据动态分析与可视化方法、系统以及终端设备在权利要求书中公布了:1.一种塔机多维数据动态分析与可视化方法,其特征在于,所述方法包括: 获取塔机的多维监测数据;所述多维监测数据至少包括:塔机结构数据、塔机运动轨迹、环境监测数据、以及塔机图像数据; 基于所述多维监测数据采用数字孪生技术建立塔机的同步监测模型,并在用户界面中同步展示所述同步监测模型,包括:对所述多维监测数据中的塔机结构数据、塔机运动轨迹、环境监测数据以及塔机图像数据,利用卡尔曼滤波以及粒子滤波算法进行时空对齐与去噪,生成融合数据帧;基于所述融合数据帧,构建包含几何模型、物理模型和环境模型的数字孪生模型;基于几何模型以及物理模型采用图卷积网络建立结构健康状态映射模型;通过结构健康状态映射模型计算重构误差,检测塔机是否存在结构异常,输出包含重构误差与结构异常检测结果的塔机结构安全评估结果;以数字孪生模型为基础框架,在GPU着色器中对所述融合数据帧中的动态属性数据进行关键帧插值,并基于塔机结构安全评估结果定位数字孪生模型中对应的异常变化区域,通过事件驱动增量渲染算法更新插值计算结果,得到实时渲染负载;将所述实时渲染负载展示到用户界面中;结合所述融合数据帧中的不同数据类型,为所述融合数据帧中的非动态属性数据,适配可视化形式,并按照适配的可视化形式同步渲染到用户界面,得到所述同步监测模型; 接收用户对同步监测模型的查看指令,基于所述查看指令为用户匹配目标展示维度,同步设置与所述查看指令不匹配的折叠维度,并在所述同步监测模型中隐藏折叠维度对应的模型展示信息;其中,所述接收用户对同步监测模型的查看指令,基于所述查看指令为用户匹配目标展示维度,同步设置与所述查看指令不匹配的折叠维度,包括:通过用户界面接收用户发起的查看指令,所述查看指令的输入形式包括手动输入文本、语音命令和或手势操作;将所述查看指令输入至基于Seq2Seq的动态语义解析器,通过动态语义解析器将所述查看指令解析为结构化查询得到指令关键信息,建立所述指令关键信息与所述多维监测数据中各个监测数据类别之间的映射关系;根据所述映射关系通过图注意力网络评估各个监测数据类别与所述指令关键信息之间的相关性;筛选出与所述指令关键信息相关性高于相关性阈值的监测数据类别作为目标展示维度,将与所述指令关键信息相关性不高于相关性阈值的监测数据类别标记为折叠维度;采用强化学习智能体根据所述查看指令的上下文信息和历史交互反馈信息来动态调整相关性阈值;结合历史交互数据库,采用K-means聚类算法对用户过往的查看维度偏好进行聚类分析;根据聚类分析结果对目标展示维度与折叠维度进行优化调整,保留用户关注频率达到预设条件的监测数据类别作为最终输出的目标展示维度,并将用户关注频率未达到预设条件的监测数据类别作为折叠维度; 调用与所述目标展示维度匹配的预设分析模型,从所述同步监测模型中提取目标监测信息,通过预设分析模型对所述目标监测信息进行塔机动态分析,得到塔机动态分析结果;其中预设分析模型包括以下模型之一或组合:异常检测模型、疲劳寿命预测模型、塔机运行风险预警模型; 将塔机动态分析结果更新到所述同步监测模型中,以更新所述同步监测模型中所述目标展示维度匹配的模型展示信息。
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