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龙图腾网获悉苏州天工测试技术有限公司申请的专利一种基于数据处理的振动台振动异常报警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：CN120804793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511245941.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于数据处理的振动台振动异常报警方法是由李统春;杨亚东;张贵森;吴万月设计研发完成，并于2025-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据处理的振动台振动异常报警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据处理的振动台振动异常报警方法，具体涉及振动台振动异常监测技术领域。该方法包括：步骤一、采集与预处理振动台的各监测数据，步骤二、构建振动台的各监测数据的预测模型，步骤三、获取振动台的预测的各监测数据，步骤四、评估预测周期内的振动台振动风险等级，步骤五、执行振动台振动异常的响应措施。本发明通过构建振动台的各监测数据的预测模型，来实现对预测周期内的振动台的监测各数据的预测，可以预先对振动台的监测各参数进行风险判断，从而预先作出响应措施，减少振动台在工作过程中的风险。

本发明授权一种基于数据处理的振动台振动异常报警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据处理的振动台振动异常报警方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一、采集与预处理振动台的各监测数据：采集目标周期内振动台各采集点的各监测数据，将目标周期内振动台各采集点的各监测数据进行归一化处理； 步骤二、构建振动台的各监测数据的预测模型：基于从数据库中提取的历史各周期内振动台各采集点的各监测数据，构建振动台的各监测数据的预测模型； 步骤三、获取振动台的预测的各监测数据：基于归一化处理后的目标周期内振动台各采集点的各监测数据，输入到振动台的各监测数据的预测模型中，得到预测周期内振动台预测的各监测数据； 步骤四、评估预测周期内的振动台振动风险等级：基于预测周期内振动台预测的各监测数据，计算预测周期内的振动台振动风险系数，评估预测周期内的振动台振动风险等级； 步骤五、执行振动台振动异常的响应措施：实施预测周期内的振动台振动风险等级对应的响应措施； 所述构建振动台的各监测数据的预测模型，其具体分析方法为： 通过LSTM长短期记忆神经网络构建振动台的各监测数据的预测模型的详细方法步骤为： A1：从数据库提取窗口大小和步长，创建滑动窗口，将从数据库中提取归一化处理后的历史各周期内振动台各采集点的各监测数据进行分割处理，得到归一化处理后的历史各周期内振动台各采集点的各监测数据的子序列； A2：将归一化处理后的历史各周期内振动台各采集点的各监测数据的子序列，作为LSTM长短期记忆神经网络的训练输入； A3：通过公式：，构建LSTM长短期记忆神经网络的损失函数，其中表示LSTM长短期记忆神经网络的训练输入的真实值，表示LSTM长短期记忆神经网络的输出的预测值； A4：通过公式：，实现梯度下降法对LSTM长短期记忆神经网络的权重进行更新，其中表示LSTM长短期记忆神经网络的权重，表示从数据库中提取的LSTM长短期记忆神经网络的学习率，表示偏导计算标识符； A5：通过公式：，实现梯度下降法对LSTM长短期记忆神经网络的偏置参数进行更新，其中表示LSTM长短期记忆神经网络的偏置参数; 所述计算预测周期内的振动台振动风险系数，其具体分析方法为： 基于预测周期内振动台预测的各监测数据，通过公式：，计算得到预测周期内振动台预测的各监测数据的异常判断值，其中表示从数据库中存储的振动台的各监测数据的正常工作区间； 通过公式：，计算得到预测周期内的振动台振动风险系数，其中表示自然常数; 所述评估预测周期内的振动台振动风险等级，其具体分析方法为： 基于预测周期内的振动台振动风险系数，若处于从数据库中提取的振动风险第一区间，则判定预测周期内的振动台振动风险等级为初级； 若处于从数据库中提取的振动风险第二区间，则判定预测周期内的振动台振动风险等级为中级； 若处于从数据库中提取的振动风险第三区间，则判定预测周期内的振动台振动风险等级为高级； 生成预测周期内的振动台振动风险响应方案，其具体分析方法为： 基于预测周期内的振动台的异常监测各参数，从数据库中提取历史振动台的异常监测各参数的响应措施，生成预测周期内的振动台振动风险响应方案； 基于预测周期内的振动台振动风险等级，生成预测周期内的振动台振动风险响应紧急标识符； 所述预测周期内的振动台振动风险方案包括：预测周期内的振动台异常监测各参数，预测周期内的振动台异常监测各参数的响应措施和预测周期内的振动台振动风险响应紧急标识符。

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