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龙图腾网获悉湖南贝特新能源科技有限公司申请的专利一种涡旋压缩机故障检测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：CN118998054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411138165.5，技术领域涉及：F04C28/28；该发明授权一种涡旋压缩机故障检测系统是由王建新;侯思为;吴斌生设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种涡旋压缩机故障检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种涡旋压缩机故障检测系统，包括：数据采集模块、数据处理模块和故障检测模块；涉及压缩机故障检测技术领域，解决了现有技术难以对涡旋压缩机的故障状态进行预测，导致对检测涡旋压缩机的故障不够准确及时的技术问题；本发明通过基于设备标准评分和设备实际评分获取变化特征数据；基于变化特征数据计算故障评估系数；将故障评估系数输入至压缩机故障预测模型得到故障评估预测值；基于故障评估系数预测值和故障评估范围阈值对涡旋压缩机进行检测，得到检测结果。本发明通过设备标准评分和设备实际评分计算评分变化量和评分变化速率，能够准确地反映出涡旋压缩机的当前运行状态，有利于提高后续对涡旋压缩机进行故障检测的准确性。

本发明授权一种涡旋压缩机故障检测系统在权利要求书中公布了：1.一种涡旋压缩机故障检测系统，包括：数据采集模块、数据处理模块和故障检测模块；其特征在于，所述数据采集模块与数据处理模块通信或电性连接，所述数据处理模块与故障检测模块通信或电性连接； 所述数据采集模块：用于获取涡旋压缩机在出厂状态时的基准数据；采集若干连续周期涡旋压缩机的运行原始数据；其中，基准数据和运行原始数据均包括涡旋压缩机的运行噪声、壳体温度、润滑油消耗效率、绝缘电阻和压缩比；润滑油消耗速率通过若干连续周期的润滑油剩余量获取；以及， 对运行原始数据进行预处理，得到运行数据； 所述数据处理模块：用于基于基准数据计算设备标准评分；基于运行数据计算设备实际评分；基于设备标准评分和设备实际评分获取变化特征数据；基于变化特征数据计算故障评估系数；将故障评估系数输入至压缩机故障预测模型得到故障评估预测值；其中，变化特征数据包括评分变化量和评分变化速率，压缩机故障预测模型通过人工智能模型训练得到； 所述故障检测模块：用于基于故障评估系数预测值和故障评估范围阈值对涡旋压缩机进行检测，得到检测结果；其中，检测结果包括正常、轻度故障和严重故障； 所述压缩机故障预测模型通过人工智能模型训练得到，包括： 提取若干连续周期的故障评估系数并整合为若干组训练数据和检验数据；使用训练数据对人工智能模型进行训练；使用检验数据对训练后的人工智能模型进行检验，根据检验结果对人工智能模型进行调整；最终得到输入为最近若干个连续周期的故障评估系数，输出为预测周期的故障评估系数的压缩机故障预测模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型。

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