建筑领域“机电设备故障预测”高价值专利案例：面向智慧工地的设备状态检测方法

课题来源：某建筑公司委托项目

案例定位：面向智慧工地场景下塔吊、施工升降机等机电设备故障依赖人工巡检、传统单阈值报警误报率高、多源异构时序特征未有效融合等痛点，开展基于多域特征融合与ConvLSTM时空网络的设备故障预测技术转化研究

1 项目背景

在高层建筑、大型场馆等工程项目施工过程中，塔吊、施工升降机、混凝土搅拌站等机电设备的连续可靠运行直接关系到工程进度与作业安全。传统故障判断主要依靠巡检人员耳听、手摸及定期保养记录，实时性差、漏报率高。现有单参量（振动或电流）阈值报警方法难以捕捉早期微弱故障特征，且施工过程中负载、转速频繁变化导致模型泛化能力不足。卷积长短时记忆网络（ConvLSTM）可同时提取多源信号的时空依赖关系，为解决上述问题提供了新途径。本专利提出一种融合时域、频域及时频域特征的ConvLSTM故障预测方法，通过多域特征提取、时空序列建模及自适应预警决策，显著提升故障预测精度与提前预测时间。

深度森林从专利挖掘与高价值技术转化的角度切入，围绕“多域特征融合时空特征提取动态置信度预警”全链路技术路径，完成了包含基于多域特征的故障表征方法、ConvLSTM时空预测模型、自适应预警阈值与置信度评估机制在内的多项发明专利群布局，并同步开展了面向塔吊、施工升降机等典型设备的现场数据采集与工程适配验证。

2 本专利要解决的问题

（1）建筑工地环境复杂，机电设备振动、电流等多源信号受冲击负载与强噪声干扰，传统单一时域特征（如均方根、峰值）难以稳定表征早期轴承磨损、齿轮裂纹等微弱故障征兆，频域与时频域信息未被系统性利用。

（2）现有深度学习模型（如独立CNN或LSTM）无法同时捕捉多传感器数据间的空间局部性与长期时间依赖，且对施工设备变工况（变转速、变负载）的适应能力弱，跨工况预测精度显著下降。

（3）固定阈值报警策略无法随设备退化程度动态调整，且缺乏对不同故障模式预测置信度的评估机制，导致误报和漏报并存；缺少基于历史预测误差的预警决策规则，难以给出可操作维护建议。

3 专利技术核心价值点

3.1 基于多域特征融合的机电设备故障特征提取方法

本发明针对加速度传感器采集的振动信号及电流互感器采集的负载电流信号，分别提取时域统计特征（均值、方差、峰值因子）、频域特征（通过FFT变换提取频谱质心、频带能量）以及时频域特征（小波包分解后的各节点能量）。将三类特征拼接形成多域融合特征向量。

频域特征则通过对功率谱密度积分提取关键频带能量。多域融合特征相比单一特征，使故障预测F1分数从0.862提升至0.955，AUC值从0.903提升至0.982。

3.2 基于ConvLSTM的时空序列故障预测模型

针对设备多传感器数据具有空间相关性与时间依赖性的特点，本发明采用ConvLSTM网络，其核心门控机制在传统LSTM基础上引入卷积运算，同时提取时空特征。

3.3 基于动态置信度评估与自适应阈值的预警决策方法

本发明引入预测时间窗口自适应调整与置信度评估机制。首先将设备连续运行数据以5天为滑动窗口输入ConvLSTM模型，输出未来1~10天内发生故障的概率Pfault。基于历史预测误差分布，设定动态报警阈值θdyn=0.5+λ⋅σerr，其中σerr为近30次预测的均方根误差。决策规则如下：

若Pfault>θdyn且持续超过3个连续窗口，则触发“一级预警”并推送维护建议；若0.3<Pfault≤θdyn，则标记为“关注状态”并增加采样频率；否则为“正常运行”。

实验表明，5天预测时间窗口下模型达到最佳平衡，F1分数为0.955，平均提前预测时间达7.6天。当时间窗口增至10天时，因引入不确定性增加，F1分数降至0.923。该自适应决策方法使误报率降低42%。

4 专利转化验证与分析

为验证本发明在智慧工地场景下的有效性，选取某超高层项目现场的3台塔吊、2台施工升降机及2台混凝土搅拌站作为测试对象。连续采集6个月运行数据，包含振动（三轴加速度，采样率25.6kHz）、电机电流、表面温度及转速信号。共获取有效样本24800条，按8:1:1划分为训练集、验证集和测试集。故障类型包括轴承内圈/外圈磨损、齿轮断齿、电机转子不平衡等5类，由专业检修人员标注。

在特征提取方面，多域融合特征向量维度为128维，较单一特征使故障预测精确率从91.2%提升至94.8%，召回率从92.8%提升至96.2%。在模型对比中，ConvLSTM模型（2层64核）在测试集上达到F1分数95.5%，AUC值0.982，平均提前预测时间10.3天，显著优于LSTM（F1=90.4%）和CNN（F1=92.0%）。对于变工况下的齿轮磨损故障，本文方法在转速突变后仍能保持91%以上召回率，而传统固定阈值法下降至68%。

在动态预警决策验证中，采用5天滑动窗口对测试集进行模拟在线预测。共成功提前预警轴承故障7次、齿轮故障5次，平均提前预警时间8.1天。相比固定阈值（报警阈值0.7），本文方法误报次数从23次降至9次，漏报次数从4次降至1次。单次推理耗时在移动端GPU上为0.18秒，可满足工地边缘计算节点的实时处理需求。

5 专利转化成效

相关技术成果已进入实质转化与权属固化阶段。

深度森林公司与某建筑公司围绕“基于多域特征与ConvLSTM的机电设备故障预测”核心技术体系，已完成1项国家发明专利与2项软件著作权（包括智慧工地设备健康管理平台软件、多传感器数据边缘预处理软件）的组合申请与布局。后续拟结合某大型建筑集团的在建项目开展规模化部署试点，预计可将设备非计划停机时间降低35%以上，巡检人工成本降低50%，为智慧工地设备全生命周期管理提供核心算法支撑。

山东深度森林信息科技有限公司是一家面向高质量专利“挖掘-设计-转化”的技术服务团队。

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