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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利一种基于LSTM神经网络的钻井泵电机状态在线监测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：CN116680607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202310503363.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于LSTM神经网络的钻井泵电机状态在线监测方法是由梁海波;张磊;张禾;张毅;杨海;邹佳玲设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM神经网络的钻井泵电机状态在线监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM神经网络的钻井泵电机状态在线监测方法，属于钻井泵电机状态监测技术领域，包括以下步骤：S1、通过传感器，获取电机的转速、电压和电流参数；S2、通过获取的参数，计算功率因数；S3、通过功率因数进而计算电机的输入功率；S4、对电机转速信号、输入功率信号进行特征提取；S5、将特征代入改进的基于超参数优化的LSTM网络，进而得出电机运行状态。通过上述方式，本发明可在线监测钻井现场作业过程中钻井泵电机的运行状态，能够及时的对异常状态作出警示，为现场的作业人员提供判断与维修保养依据，提高了钻井的生产效率，降低生产生产成本，最大限度的保障生产进度。

本发明授权一种基于LSTM神经网络的钻井泵电机状态在线监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM神经网络的钻井泵电机状态在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过传感器，获取电机的转速、电压和电流参数；S2、通过获取的参数，计算功率因数；S3、通过功率因数进而计算电机的输入功率；S4、对电机转速信号、输入功率信号进行特征提取；其中，对转速在时域与频域内进行特征提取，对功率信号仅在时域内进行特征提取；S4具体包括以下步骤：A、对于连续的转速时域信号进行时域、频域特征提取；将时域信号转变为频域信号后，提取转速信号的频率方差以及均方频率作为转速频域特征；B、对于连续的转速时域信号进行时域特征提取，在时域中利用小波分析对时域信号进行特征提取；提取了连续的转速时域信号的小波尺度熵、小波能量比以及奇异熵特征；C、对于连续的功率时域信号进行时域特征提取，功率的时域特征提取其均方根值、标准差以及峰值因子；S5、将特征代入改进的基于超参数优化的LSTM网络，进而得出电机运行状态。

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