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龙图腾网获悉西安鼎宣机电科技有限公司申请的专利一种燃油泵试验台运行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：CN120724854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511164407.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种燃油泵试验台运行监测方法及系统是由何仕宣;史佳富;岳崧;李伟博设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃油泵试验台运行监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及试验台运行监测技术领域，具体涉及一种燃油泵试验台运行监测方法及系统。其方法包括：获取燃油泵试验台运行的监测时序数据并进行特征提取，构建时空图注意力网络‑无迹卡尔曼滤波器的耦合预测模型，依此预测过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵，利用无迹卡尔曼滤波器进行状态估计得到向量后验概率分布，构建故障演化轨迹流形，计算向量后验概率分布与故障演化轨迹流形之间的马氏距离，并将其作为监测指标。即本发明的方案能够从多源数据中提取出更能反映系统内在非线性和复杂动力学特性的深层特征，提升滤波器对系统潜在健康状态估计的精确性，克服传统方法中模型参数固定、难以捕捉渐变性故障的缺陷。

本发明授权一种燃油泵试验台运行监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种燃油泵试验台运行监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取燃油泵试验台运行的监测时序数据，所述监测时序数据包括压力、流量、振动和转速数据； S2：对所述监测时序数据进行特征提取：利用分数阶小波包变换处理振动数据得到时频能量熵特征；基于相空间重构理论，计算压力数据和流量数据的关联维数与最大李雅普诺夫指数作为动态特性特征；将时频能量熵特征、动态特性特征与所述转速数据融合成时序特征向量序列； S3：构建并利用历史监测数据离线训练一时空图注意力网络-无迹卡尔曼滤波器的耦合预测模型；将S2得到的时序特征向量序列输入至耦合预测模型，时空图注意力网络用于挖掘不同监测数据间的时空相关性，并自适应预测无迹卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵； S4：利用配置有预测的测量噪声协方差矩阵的无迹卡尔曼滤波器，对所述时序特征向量序列进行状态估计，得到表征所述燃油泵试验台潜在健康状态的向量后验概率分布； S5：预先根据涵盖正常至故障全过程的历史数据，采用步骤S1至步骤S4的方法构建健康状态空间中的故障演化轨迹流形；计算步骤S4得到的向量后验概率分布与故障演化轨迹流形之间的马氏距离，并将所述马氏距离作为表征当前运行状态的监测指标。

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