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龙图腾网获悉江西省检验检测认证总院特种设备检验检测研究院申请的专利基于智能传感与数据分析的起重机性能检测方法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：CN121413125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511293324.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权基于智能传感与数据分析的起重机性能检测方法及系统是由杜宜光;陈玉如;杨雅玲;方志文设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能传感与数据分析的起重机性能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于智能传感与数据分析的起重机性能检测方法及系统，涉及起重机检测技术领域，包括，通过多模态检测与预处理实现对应变、加速度、载荷、温度及环境风速等多维信号的同步获取与清洗，在能耗预算约束下生成最优的检测激励与采样配置。利用起重机结构对称关系进行对称群变换，减少冗余通道并保持关键模态特征，同时结合物理约束神经网络与稀疏动力学辨识模型，获得符合物理规律的结构参数与健康指数。检测过程中引入能耗与精度的约束调节机制，实现受控能耗下的稳定检测。进一步通过信息几何流形学习建立统一几何空间，映射不同型号与工况下的检测结果，并生成资源感知的性能演化趋势指标。在满足收敛条件时，输出健康指数与趋势指标，使检测结果兼具准确性、鲁棒性与可推广性。

本发明授权基于智能传感与数据分析的起重机性能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于智能传感与数据分析的起重机性能检测方法，其特征在于，包括： 在起重机运行过程中，获取多模态检测数据，并进行预处理； 基于预处理后的多模态检测数据与能耗预算，以可观测性最大化为目标，生成检测激励信号与采样参数； 基于起重机结构对称关系，对多模态检测数据进行对称群变换，消除传感器排列冗余，得到对称不变的压缩特征； 基于物理约束神经网络与稀疏动力学辨识模型，对压缩特征进行建模与反演，得到结构参数向量与健康指数； 所述得到结构参数向量与健康指数包括：利用起重机结构对称性构建对称群子集，并将传感器数据通过置换矩阵运算归并到对称轨道，得到对称不变的压缩特征；通过物理约束神经网络引入动力学方程残差作为约束，确保建模结果符合物理规律；再通过稀疏动力学辨识在对称允许的基函数库中提取结构参数向量，并结合参考基线得到健康指数； 在检测过程中计算检测能耗，并在能耗预算与检测精度之间进行约束调节，得到能耗残差； 基于信息几何流形学习，将结构参数向量与健康指数映射至统一几何空间，计算资源感知的性能演化趋势指标，并在满足收敛条件时，输出包括健康指数与性能演化趋势指标的起重机性能检测结果。

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