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龙图腾网获悉江苏恒久机械股份有限公司申请的专利一种气体压缩机运行状态监测方法及系统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：CN120557149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511056825.X，技术领域涉及：F04B51/00；该发明授权一种气体压缩机运行状态监测方法及系统是由郭世彦;段保栋;闫召君;李嘉乐;张克设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气体压缩机运行状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及设备运行状态监测技术领域，尤其涉及一种气体压缩机运行状态监测方法及系统，该方法分别获取气体压缩机在当前压缩周期内每个预设维度下的实时监测数据序列，针对当前压缩周期的任一采样时刻，根据预设数量组历史数据获取任一采样时刻下每个预设维度的基础权重；对当前压缩周期进行阶段划分，得到各个阶段的阶段权重集合，根据阶段权重集合，对任一采样时刻下每个预设维度的基础权重进行调整，得到动态权重；利用动态权重对每个预设维度的实时监测数据进行加权处理，得到任一采样时刻下的设备健康指数；根据当前压缩周期中相邻采样时刻下的设备健康指数的变化率，对气体压缩机进行异常预警，使得气体压缩机的运行状态监控更加准确。

本发明授权一种气体压缩机运行状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种气体压缩机运行状态监测方法，其特征在于，所述方法包括： 分别获取气体压缩机在当前压缩周期内每个预设维度下的实时监测数据序列，其中，预设维度包括压力数据、三轴振动数据和声音数据； 针对当前压缩周期的任一采样时刻，在历史压缩周期内的每个预设维度下的历史监测数据序列中，获取与所述任一采样时刻匹配的预设数量组历史数据，根据所述预设数量组历史数据获取所述任一采样时刻下每个预设维度的基础权重； 根据历史压缩周期的历史监测数据序列与实时监测数据序列之间的相似度，对当前压缩周期进行阶段划分，得到各个阶段下由每个预设维度的阶段权重组成的阶段权重集合，根据所述任一采样时刻所属阶段对应的阶段权重集合，对所述任一采样时刻下每个预设维度的基础权重进行调整，得到所述任一采样时刻下每个预设维度的动态权重； 基于所述任一采样时刻下每个预设维度的动态权重，对所述任一采样时刻下每个预设维度的实时监测数据进行加权处理，得到所述任一采样时刻下的设备健康指数；根据当前压缩周期中相邻采样时刻下的设备健康指数的变化率，对所述气体压缩机进行异常预警； 所述在历史压缩周期内的每个预设维度下的历史监测数据序列中，获取与所述任一采样时刻匹配的预设数量组历史数据，包括： 获取所述任一采样时刻在当前压缩周期的时序编号，针对任一历史压缩周期，在所述任一历史压缩周期内的每个预设维度下的历史监测数据序列中，分别获取与所述时序编号相同的元素编号所对应的元素组成一组历史数据，根据每个历史压缩周期的一组历史数据，得到预设数量组历史数据； 根据所述预设数量组历史数据获取所述任一采样时刻下每个预设维度的基础权重，包括： 获取所述预设数量组历史数据的协方差矩阵，所述协方差矩阵的行数为历史数据的组数，所述协方差矩阵的列数为预设维度的数量，对所述协方差矩阵进行特征值分解，得到每个预设维度对应的特征值； 对所有预设维度对应的特征值进行累加，得到特征值累加值，计算每个预设维度对应的特征值与所述特征值累加值的比值，记为对应预设维度的基础权重； 所述实时监测数据序列包括：历史数据对应的实时压力值序列、三轴振动数据对应的实时能量熵序列以及声音数据对应的实时MFCC距离序列，则所述根据历史压缩周期的历史监测数据序列与实时监测数据序列之间的相似度，对当前压缩周期进行阶段划分，得到各个阶段下由每个预设维度的阶段权重组成的阶段权重集合，包括： 获取当期压缩周期的上一压缩周期记为目标周期，将目标周期的历史压力值序列平均划分为两个子序列，分别对每个子序列进行二阶差分处理，得到对应的二阶差分序列，针对任一二阶差分序列，根据所述任一二阶差分序列中每个差分值的绝对值，获取最大绝对值对应的差分值作为拐点，得到目标周期的历史压力序列中的两个拐点； 针对任一拐点，在目标周期的历史压力值序列中获取所述任一拐点对应的三个历史压力值，根据所述三个历史压力值在目标周期内对应的采样时刻，选择中间采样时刻作为分界时刻； 在目标周期的历史能量熵序列中，获取所述分界时刻之前的所有历史能量熵，得到历史能量熵方差；若所述历史能量熵方差小于预设的方差阈值，则将所述分界时刻作为目标分界时刻，计算目标周期的历史压力值序列和当前压缩周期的实时压力值序列的相似度，若所述相似度大于或等于预设的相似度阈值，则获取所述目标分界时刻在目标周期的时序编号，根据所述目标分界时刻在目标周期的时序编号，在当前压缩周期内获取相同时序编号对应的采样时刻，记为当前分界时刻； 获取每个拐点对应的当前分界时刻，根据每个所述当前分界时刻将当前压缩周期划分为三个阶段，获取每个阶段下的预设维度优先级比例，根据各个阶段下的预设维度优先级比例和每个预设维度下的测量设备性能参数，得到各个阶段下由每个预设维度的阶段权重组成的阶段权重集合； 所述根据各个阶段下的预设维度优先级比例和每个预设维度下的测量设备性能参数，得到各个阶段下由每个预设维度的阶段权重组成的阶段权重集合，包括： 通过模拟实验，获取每个预设维度对应测量设备的灵敏度和特异性指标，针对任一阶段，根据所述任一阶段的预设维度优先级比例，获取每个预设维度对应的优先级比例值，将每个预设维度对应的优先级比例值以及对应测量设备的灵敏度和特异性指标之间的乘积，记为每个预设维度在所述任一阶段的测量设备评分； 对所有预设维度在所述任一阶段的测量设备评分进行累加，得到评分累加值，将每个预设维度在所述任一阶段的测量设备评分与所述评分累加值之间的比值，记为每个预设维度在所述任一阶段的阶段权重，将所有预设维度在所述任一阶段的阶段权重组成所述任一阶段下的阶段权重集合； 所述根据所述任一采样时刻所属阶段对应的阶段权重集合，对所述任一采样时刻下每个预设维度的基础权重进行调整，得到所述任一采样时刻下每个预设维度的动态权重，包括： 针对所述任一采样时刻下的任一预设维度，在所述任一采样时刻所属阶段对应的阶段权重集合中，获取所述任一预设维度对应的阶段权重，以所述任一预设维度对应的阶段权重为分子，以所述任一预设维度的基础权重为分母，得到的比值记为调整系数；将所述任一预设维度的基础权重与所述调整系数的乘积作为所述任一预设维度的动态权重。

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