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龙图腾网获悉山东鹏程路桥集团有限公司;济宁济邹高速公路有限责任公司;山东鲁东交通建设集团有限公司申请的专利基于人工智能的预应力张拉过程异常识别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：CN121479629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610030530.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于人工智能的预应力张拉过程异常识别方法是由沈跃;黄飞;徐艇;夏前营;唐志伟;王志鹏;于乾浩设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的预应力张拉过程异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的预应力张拉过程异常识别方法，具体如下：在桥梁主塔环向对称布设四束钢束同步张拉，每束钢束的张拉设备均安装传感器网络，同步采集数据构建训练用的样本，并对样本进行标注；构建异常识别模型，将样本数据输入至模型中，经过张拉时序数据的复合嵌入与时空位置编码、多阶段动态特征调制与异常敏感特征挖掘模块、多阶段时空异常检测器，得到异常识别结果，计算模型的总损失函数，对异常识别模型进行训练；对待识别的目标张拉过程部署传感器网络采集相关数据，输入至训练好的异常识别模型中，输出异常分类结果。本发明可以精准识别预应力张拉多类异常，提升检测效率与准确性。

本发明授权基于人工智能的预应力张拉过程异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的预应力张拉过程异常识别方法，其特征是，包括以下步骤： S1、在桥梁主塔环向对称布设四束钢束同步张拉，每束钢束的张拉设备均安装传感器网络，以固定频率同步采集数据，用于构建训练用的样本，并对样本进行异常模式标注；同时分析历史正常数据获取先验知识参数； S2、构建异常识别模型，将样本数据输入至模型中，经过张拉时序数据的复合嵌入与时空位置编码、多阶段动态特征调制与异常敏感特征挖掘模块、多阶段时空异常检测器，得到异常识别结果，计算模型的总损失函数，对异常识别模型进行训练； S2具体如下： S2.1、将样本数据输入至异常识别模型中，进行张拉时序数据的复合嵌入与时空位置编码，具体进行特征语义嵌入计算、绝对时间位置编码计算和钢束环向位置编码计算，然后再将计算结果相加融合，得到增强嵌入张量； S2.2、将增强嵌入张量输入至多阶段动态特征调制与异常敏感特征挖掘模块，通过对增强嵌入张量施加阶段感知的动态门控，同时融合跨钢束的统计关系特征，得到调制特征张量； S2.2具体如下： S2.2.1、进行阶段感知门控权重张量计算，先将阶段标签映射为阶段编码，然后与当前增强嵌入张量进行交互，通过线性变换与Sigmoid激活函数生成与增强嵌入张量同形的阶段门控权重张量； 其中，阶段编码张量由阶段标志特征张量通过可学习的嵌入层映射得到，阶段标志特征张量从输入的样本数据中获取，包括初始化、10%加载、100%加载和持荷四个张拉阶段； S2.2.2、进行跨钢束交互特征张量计算，先沿钢束维度计算均值、标准差和极差三个统计量，然后将这些统计量在钢束维度上广播，与每个钢束的增强嵌入张量进行拼接，并通过线性变换层将拼接后的高维特征压缩回原始隐藏维度，形成跨钢束交互特征张量； S2.2.3、将阶段感知门控权重与输入嵌入特征进行逐元素相乘，同时结合跨钢束交互特征得到调制特征张量； S2.3、基于先验知识参数构造物理一致性特征重构张量，多阶段时空异常检测器基于物理一致性特征重构张量和调制特征张量进行深层次时空建模，输出异常类别概率分布； S2.3.1物理一致性特征重构张量的构造过程具体如下： 1计算各钢束各时间步实际伸长量与理论预期伸长量的归一化残差，得到理论-实际位移残差特征； 2基于钢束环向对称关系，计算每束钢束与对称钢束的压力差异，得到对称压力均衡残差特征； 3拼接两类残差特征，经轻量级线性层投影到与模型隐藏层一致的维度，得到物理一致性特征重构张量； S2.4、计算含交叉熵损失与异常模式对比损失的总损失函数； S2.5、基于总损失函数反向传播训练模型，直至满足迭代停止条件； S3、对待识别的目标张拉过程部署传感器网络采集相关数据，调用训练阶段的物理特征重构系数，将采集数据输入至训练好的异常识别模型中，经分析处理输出异常分类结果。

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山东鹏程路桥集团有限公司;济宁济邹高速公路有限责任公司;山东鲁东交通建设集团有限公司，其通讯地址为：272400 山东省济宁市嘉祥县建设北路61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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