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龙图腾网获悉中国矿业大学;淮北矿业股份有限公司申请的专利基于云边协同的矿井提升系统孪生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：CN119429892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411631691.5，技术领域涉及：B66B5/00；该发明授权基于云边协同的矿井提升系统孪生监测方法是由李悦;雷雨;龚艳俊;钱志伟;周公博;殷鹏;周坪;闫晓东;唐超权;邵卫;朱桐桐;李颂设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云边协同的矿井提升系统孪生监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于云边协同的矿井提升系统孪生监测方法，包括：构建矿井提升系统的孪生监测模型，其中孪生监测模型包括故障诊断模型、超前预测模型、钢丝绳表面损伤识别模型和三维仿真模型；利用改进的k‑means++方法确定边缘服务器的部署位置；将终端设备与边缘服务器关联，将终端设备上的任务分配到边缘服务器上和云端服务器上，结合边缘端和云端对任务进行协同处理。本发明在云边协同的计算框架下，构建了矿井提升系统的孪生监测模型，有利于实现矿井提升系统的全状态健康监测；本发明通过部署边缘端计算任务分配策略，将计算任务卸载至合适的边缘服务器，减少了孪生监测模型计算的时延，保障了提升系统孪生监测和预警的实时性。

本发明授权基于云边协同的矿井提升系统孪生监测方法在权利要求书中公布了：1.基于云边协同的矿井提升系统孪生监测方法，其特征在于，包括： 构建矿井提升系统的孪生监测模型，其中孪生监测模型包括故障诊断模型、超前预测模型、钢丝绳表面损伤识别模型和三维仿真模型； 构建矿井提升系统的孪生监测模型包括： 采集矿井提升系统中各子部件的传感器信号，构建表征系统故障的数据库、表征系统性能参数的数据库、表征钢丝绳故障信息的数据库以及表征系统工况的数据库，并将各个数据库中的数据进行预处理后按比例划分为训练集和测试集； 构建故障诊断模型，将数据库测试集中振动信号数据输入至训练后的故障诊断模型中，根据输出结果评价设备的健康状况；其中故障诊断模型，表示振动信号驱动的天轮故障诊断子模型，表示振动信号驱动的智能滚筒故障诊断子模型，表示振动信号驱动的电机故障诊断子模型； 构建超前预测模型，将数据库测试集中设备的实时运行数据输入至训练后的超前预测模型中，将输出结果与阈值进行比较，评估未来一段时间内设备运行状态；其中超前预测模型，表示电机电流信号的预测子模型，表示钢丝绳张力信号的子预测模型，表示智能制动器液压油压力信号的预测子模型； 构建钢丝绳表面损伤识别模型，将数据库测试集中钢丝绳图像数据输入至训练后的钢丝绳表面损伤识别模型中，得到钢丝绳损伤结果； 构建三维仿真模型，将数据库中实时的温度数据与应力数据分别输入至训练后的三维仿真模型中，将得到的温度场数据和应力场数据分别与阈值进行比较，评估设备的运行状态；其中三维仿真模型，为矿井提升系统三维有限元仿真系统，为温度场模型，为应力场模型； 利用改进的k-means++方法确定边缘服务器的部署位置； 将终端设备与边缘服务器关联，将终端设备上的任务分配到边缘服务器上和云端服务器上，结合边缘端和云端对任务进行协同处理。

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中国矿业大学;淮北矿业股份有限公司，其通讯地址为：221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号；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”。

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