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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司油气集输总厂申请的专利双螺杆输油泵在线监测机械故障实时诊断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：CN115099260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202110248546.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权双螺杆输油泵在线监测机械故障实时诊断方法是由陈兆龙;史培玉;牛书水;肖飞;陈源钊;杭永成;章玺;田萌;杨栋;陶树刚设计研发完成，并于2021-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本双螺杆输油泵在线监测机械故障实时诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种双螺杆输油泵在线监测机械故障实时诊断方法，包括：获取待训练的双螺杆输油泵故障数据；针对故障相关各项参数属性进行数据预处理；基于关联关系将待处理的故障相关数据以对应的输入属性显示在所述神经网络对应的节点位置；得到训练完成的初始网络模型；将目标优化参数中的故障数据节点参数进行对齐确认；利用L‑BFGS算法优化权重后进行监督训练，得到训练完成的BP神经网络模型；利用完成的BP神经网络模型对实时数据库中的故障相关数据进行批量训练，最终达到精准预测的结果。该双螺杆输油泵在线监测机械故障实时诊断方法能够大幅度减少双螺杆输油泵的生产事故率，提高企业生产的经济效率，保障企业工人的生命安全。

本发明授权双螺杆输油泵在线监测机械故障实时诊断方法在权利要求书中公布了：1.双螺杆输油泵在线监测机械故障实时诊断方法，其特征在于，该双螺杆输油泵在线监测机械故障实时诊断方法包括： 步骤1，获取待训练的双螺杆输油泵故障数据； 步骤2，针对故障相关各项参数属性进行数据预处理； 步骤3，建立待处理的故障相关数据与输入格式之间的关联关系，并基于所述关联关系将所述待处理的故障相关数据以对应的输入属性显示在神经网络对应的节点位置； 步骤4，利用得到的预处理过的机械故障相关数据对BP神经网络进行监督训练，得到训练完成的初始网络模型； 步骤5，将目标优化参数中的故障数据节点参数进行对齐确认； 步骤6，利用L-BFGS算法优化权重后进行监督训练，得到训练完成的BP神经网络模型； 步骤7，利用完成的BP神经网络模型对实时数据库中的故障相关数据进行批量训练，最终达到精准预测的结果； 在步骤3中，通过实时运行数据和历史记录数据，结合双螺杆输油泵机组自身结构不同部件运行状态，制定不同的评价指标，用于评估正常与故障状态； 通过实时运行数据和历史记录数据，构造双螺杆输油泵机组的健康及故障状态数据库，用于衡量不同评价指标下的健康及故障状态，数据库管理对离线系统上传的诊断数据定期存入并保留在数据库中； 分析预处理后的数据，根据输入参数中的输入属性设置相应的广义化数据批次；建立所述待处理的机械故障相关数据与输入格式之间的关联关系；基于所述关联关系将所述待处理的机械故障相关数据以对应的输入属性显示在所述神经网络对应的节点位置； 确定隐含层节点数的经验公式为其中k为隐含层节点个数，m、n分别代表输出层和输入层节点个数，a＝1～10；机械故障预测神经网络实例模型设计使用的第一层传递函数为正切S形函数tansign，第二层传递函数是logsig； 在步骤5中，使用two-looprecursion算法进行第一次初始化，并且令b1、b2为0，b1为输入层与隐含层之间的偏置，b2为隐含层与输出层之间的偏置，b1、b2为神经网路的偏置矩阵，生成神经网络模型权重矩阵，得到了权重矩阵的初始值，和目标优化参数中的机械故障数据节点参数进行对齐确认。

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中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司油气集输总厂，其通讯地址为：257000 山东省东营市东营区济南路125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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