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龙图腾网获悉湖北理工学院申请的专利一种基于数字孪生的离心泵故障诊断方法、系统及设备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：CN119293553B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411362528.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于数字孪生的离心泵故障诊断方法、系统及设备是由周圣文;罗瑞平;陶晶;骆志涛;陈英航设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生的离心泵故障诊断方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于数字孪生的离心泵故障诊断方法、系统及设备，该方法包括：获取离心泵的历史运行数据，得到原始样本数据；采用基于多目标优化的特征选择方法，确定原始样本数据的特征参数；根据特征参数建立离心泵的数字孪生模型，生成与原始样本数据相似的第一新样本数据；利用带梯度惩罚的WGAN模型生成逼近纳什均衡的第二新样本数据；基于卷积神经网络对混合样本数据进行特征提取，得到智能故障诊断模型，实现对离心泵的智能故障诊断。本发明基于数字孪生技术生成了数量充足且质量逼近纳什均衡的故障样本集，克服了现有技术中因样本稀缺导致的模型泛化能力受限的问题，为少故障样本下的离心泵故障诊断提供了新的解决方法。

本发明授权一种基于数字孪生的离心泵故障诊断方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的离心泵故障诊断方法，其特征在于，包括； 获取离心泵的历史运行数据，得到原始样本数据； 采用基于多目标优化的特征选择方法，确定所述原始样本数据的特征参数； 根据所述特征参数建立所述离心泵的数字孪生模型，生成与所述原始样本数据相似的第一新样本数据，包括：根据所述离心泵的物理结构确定静态信息，从所述特征参数中选择离心泵实际运行环境的动态信息；基于所述静态信息和动态信息建立离心泵数字孪生模型，利用有限元分析工具求解出所述离心泵数字孪生模型的响应数据，包括：在预设建模软件中创建离心泵的三维模型并导入到有限元分析工具中，得到几何模型，为所述几何模型的每个部分进行属性定义；利用所述有限元分析工具将所述几何模型分割成多个基础单元；根据所述离心泵的实际运行工况，为已定义属性并分割后的所述几何模型施加边界条件和载荷，以确保与离心泵的实际运行情况相符；根据所述边界条件和载荷对模型的响应数据进行求解，得到与原始样本数据相似的第一新样本数据； 利用带梯度惩罚的WGAN模型，根据所述原始样本数据和第一新样本数据，生成逼近纳什均衡的第二新样本数据，包括：将随机噪声输入带梯度惩罚的WGAN模型的生成网络，得到生成数据；对所述原始样本数据和第一新样本数据进行随机采样，得到真实数据；将所述生成数据和真实数据输入所述WGAN模型的判别网络中，得到所述判别网络的分类误差；根据所述分类误差更新判别网络的参数，并基于更新后的判别网络对生成网络进行优化；当所述判别网络和生成网络的损失函数均收敛时，得到训练完成的WGAN模型，并基于所述训练完成的WGAN模型生成逼近纳什均衡的第二新样本数据； 基于卷积神经网络对由所述原始样本数据、第一新样本数据和第二新样本数据构成的混合样本数据进行特征提取，得到智能故障诊断模型； 实时获取离心泵的运行数据并输入所述智能故障诊断模型中，对所述离心泵进行实时故障诊断。

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