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龙图腾网获悉青岛港国际股份有限公司;青岛新前湾集装箱码头有限责任公司申请的专利港口设备运维性态识别方法、系统、终端及介质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：CN120579054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202510621135.8，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权港口设备运维性态识别方法、系统、终端及介质是由张晓;李永翠;李波;陈强;刘耀徽;葛秀波;马慧娟;韩锐设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本港口设备运维性态识别方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及多源监测技术领域，具体提供一种港口设备运维性态识别方法、系统、终端及介质，包括：获取多源检测信号；利用改进的自适应卡尔曼滤波器对所述多源检测信号进行去噪处理，得到样本信号；通过小波变换和傅里叶变换将所述样本信号分解为多尺度频域特征，并对所述多尺度频域特征进行卷积处理，得到多尺度时频特征；利用基于LSTM和CNN的多任务学习模型识别所述多尺度时频特征对应的剩余寿命、故障类型和健康状态。本发明能够有效去除多源检测信号的噪声，有效利用检测信号，提升了监测效率和监测实时性。

本发明授权港口设备运维性态识别方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种港口设备运维性态识别方法，其特征在于，包括： 获取多源检测信号； 利用改进的自适应卡尔曼滤波器对所述多源检测信号进行去噪处理，得到样本信号； 通过小波变换和傅里叶变换将所述样本信号分解为多尺度频域特征，并对所述多尺度频域特征进行卷积处理，得到多尺度时频特征； 利用基于LSTM和CNN的多任务学习模型识别所述多尺度时频特征对应的剩余寿命、故障类型和健康状态； 所述自适应卡尔曼滤波器包括： 自适应过程噪声协方差： 其中，是平滑因子，是传感器在时刻k的状态矩阵，是当前传感器状态矩阵的方差； 自适应测量噪声协方差： 其中，是平滑因子，是时刻k生成的检测信号矩阵，是当前检测信号矩阵的方差； 利用改进的自适应卡尔曼滤波器对所述多源检测信号进行去噪处理，得到样本信号，包括： 预先设置多种工况对应的平滑因子取值，以及检测信号取值范围； 将所述多源检测信号与每种工况对应的检测信号取值范围进行匹配，以确定当前工况； 调取当前工况对应的平滑因子取值，并将当前工况对应的平滑因子取值代入所述自适应卡尔曼滤波器； 通过小波变换和傅里叶变换将所述样本信号分解为多尺度频域特征，并对所述多尺度频域特征进行卷积处理，得到多尺度时频特征，包括： 其中，是输出的融合频域特征；是频率；是尺度，用于调整小波函数的伸缩程度；是平移，用于控制小波函数在时间轴上的位置；N是样本数量，指明时域样本的总数；是自适应卡尔曼滤波器输出的状态矩阵在时域上的样本；是小波母函数；j是虚数单位； 利用预训练卷积神经网络模型对融合频域特征进行深度学习特征融合，得到多尺度时频特征； 将小波变换和傅里叶变换得到的融合频域特征整理成适合CNN输入的格式，将不同尺度和频率下的特征排列成一个二维矩阵，再扩展为三维张量，作为CNN的输入数据，其中第一维表示样本数量，第二维表示特征尺度，第三维表示频率范围。

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青岛港国际股份有限公司;青岛新前湾集装箱码头有限责任公司，其通讯地址为：266500 山东省青岛市黄岛区经八路12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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