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龙图腾网获悉江苏大学镇江流体工程装备技术研究院;江苏大学申请的专利一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别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：CN115310479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210824019.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法是由刘厚林;程智明;董亮;马皓晨;谈明高;王凯;王勇设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法，包括：建立试验台，实现正常、转子不平衡、转子不对中和机械松动运行状态，在每种运行状态下采集振动加速度和振动位移信号；筛选出最敏感的信号测点；计算筛选出的信号测点的统计指标，得到特征集；对特征集进行标准化和降维处理，得到目标特征集；将测得的若干组样本分为训练集和测试集，得到训练特征矩阵和测试特征矩阵；进行参数寻优，得到全局最优的径向基核参数g和惩罚参数C，将训练特征矩阵输入到识别模型完成数据训练，再将测试特征矩阵输入到识别模型得到离心泵多故障识别结果。本发明解决无法识别立式离心泵正常、转子不平衡、转子不对中和机械松动的分类识别问题。

本发明授权一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于振动烈度和统计指标的离心泵多故障识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：建立立式离心泵机组多故障信号同步测试试验台，模拟离心泵故障状态，分别实现正常、转子不平衡、转子不对中和机械松动四种运行状态，并在每种运行状态下采集五个振动加速度和一个振动位移信号；通过计算得到每种运行状态下各测点的振动烈度，筛选出反映故障状态最敏感的信号测点； 步骤S2：计算筛选出的信号测点的统计指标，得到由若干个统计指标组成的特征集；采用加权核主成分分析方法对特征集进行标准化和降维处理，得到目标特征集；将四种运行状态下分别测得的若干组样本分为训练集和测试集，所述训练集构成训练特征矩阵，所述测试集构成测试特征矩阵； 步骤S3：采用优化算法实现参数寻优，得到全局最优的径向基核参数g和惩罚参数C，将所述训练特征矩阵输入到识别模型完成数据训练，再将所述测试特征矩阵输入到识别模型得到离心泵多故障识别结果； 其中，步骤S1中所述的试验台包括离心泵、电机和运行管路系统，所述离心泵为单级单吸立式离心泵，所述电机通过支座安装在所述离心泵上端，所述电机的电机轴与所述离心泵的泵轴连接，所述离心泵通过三相交流变频器实现启动、停机和调速控制，所述运行管路系统包括止回阀、进口阀门、立式离心泵、变频电机、电磁流量计、出口阀门和连接管道。

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江苏大学镇江流体工程装备技术研究院;江苏大学，其通讯地址为：212009 江苏省镇江市镇江新区丁卯经十五路99号大学科技园43栋；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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