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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申请的专利一种用于斜拉桥悬臂挂篮的施工工况智能分类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：CN121705896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610202361.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种用于斜拉桥悬臂挂篮的施工工况智能分类方法是由杜文耀;李明兴;张荣凯;孙召芳;马腾;王志鹏;于乾浩设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于斜拉桥悬臂挂篮的施工工况智能分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工程智能管理和监测，具体为一种用于斜拉桥悬臂挂篮的施工工况智能分类方法，具体如下：首先通过振动加速度传感器同步采集挂篮前端与浇筑梁段的双通道振动数据，标注后进行数据集划分；对数据进行基于互信息的协同归一化处理，再采用自适应多尺度小波包方法筛选最优尺度参数集合并生成最优多尺度特征矩阵；构建含双通道交互注意力模块的分类神经网络，建模通道协同或对抗关系以获增强特征矩阵，同时构造环境扰动代理特征并融合分类；计算总损失函数，训练并评估模型后，将其应用于实际工况分类，输出各工况概率分布，取最大概率对应的工况作为最终结果。本发明为斜拉桥悬臂施工数字化、智能化监控提供核心判别依据。

本发明授权一种用于斜拉桥悬臂挂篮的施工工况智能分类方法在权利要求书中公布了：1.一种用于斜拉桥悬臂挂篮的施工工况智能分类方法，其特征是，包括以下步骤： S1、在斜拉桥的悬臂挂篮的施工阶段，通过布设在挂篮前端和浇筑梁段的振动加速度传感器以固定采样频率同步采集双通道振动监测数据，对采集数据标注所属的工况类别，将标注后的数据按比例划分为训练集、验证集和测试集； S2、对采集的数据采用基于互信息的协同归一化方法，通过量化通道间的统计依赖性来调整归一化参数，生成协同归一化数据； S3、采用自适应多尺度小波包特征提取方法，通过基于信息熵的准则函数设计优化准则，再通过优化准则从协同归一化数据中筛选出最优尺度参数集合，在此基础上计算各通道在各尺度上的振动能量特征，形成最优多尺度特征矩阵； S4、构建施工工况分类神经网络模型，通过双通道交互注意力模块建模多尺度特征矩阵中两个通道在不同特征尺度上的协同或对抗关系，得到增强特征矩阵，再利用得到的交互关系构造反映潜在环境扰动的环境扰动代理特征，将增强特征矩阵与代理特征融合进行工况分类，得到施工工况的预测概率分布； S4具体如下： S4.1、基于最优多尺度特征矩阵，通过可学习的交互权重矩阵来衡量一个通道的某一尺度特征与另一个通道的所有尺度特征之间的关联强度，得到各通道在各尺度上的增强特征值，作为元素构成增强特征矩阵； S4.2、利用增强特征矩阵的行间差异与行内统计特性，构造表征施工环境潜在时变扰动的环境扰动代理特征向量； S4.3、将增强特征矩阵展平为向量，并与环境扰动代理特征向量拼接，输入到具有两层隐藏层的全连接网络，通过Softmax函数输出对应于各类施工工况的预测概率； S5、计算模型的总损失函数，在标准分类损失基础上引入工况平滑性约束损失，基于增强特征矩阵在特征空间施加结构化约束，鼓励模型学习到符合施工顺序连续性的特征表示，并利用反映工况类别邻接关系的权重矩阵调制特征距离损失，得到工况平滑性约束损失项； 其中，具体对于任意两个样本，若其真实工况类别在施工顺序上相邻，则模型缩小它们在特征空间中的距离，若类别既不相同也不相邻，则鼓励它们扩大在特征空间中的距离； S6、使用训练集和验证集对施工工况分类神经网络模型进行训练，得到训练好的模型，再使用测试集对训练好的模型进行评估； S7、将训练好的模型应用于实际斜拉桥悬臂挂篮施工的工况智能分类任务中，对其施工工况进行预测，输出各个预设施工工况类别的概率分布，取最大概率对应的工况类别作为最终判定输出。

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