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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利数据-机理耦合的无传感器离心泵性能参数预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：CN115391934B 。

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：202210967849.0，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权数据-机理耦合的无传感器离心泵性能参数预测方法是由柴敏;张威威;郑水华;夏召顺;孙泽楠;陈锦学设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据-机理耦合的无传感器离心泵性能参数预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据‑机理耦合的无传感器离心泵性能参数预测方法，属于预测离心泵流量、动扬程阻力损失系数和扬程的技术领域。它包括以下过程：1数据采集；2数据处理；3即时学习数据处理；4后验概率数据处理；5离心泵性能参数预测模型的建立；6离心泵性能参数预测。本发明同时利用了即时学习的欧式加权距离的相似性度量、后验概率、高斯过程回归以及离心泵的机理公式相结合的一种数据建模的模型，其模型具有较好的泛化性能和预测精度，且不受离心泵性能参数曲线变化的影响，同时因为是在无传感器模式，因此可以减少传感器费用的支出。

本发明授权数据-机理耦合的无传感器离心泵性能参数预测方法在权利要求书中公布了：1.数据-机理耦合的无传感器离心泵性能参数预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1数据采集：离心泵性能试验开始前，将泵进出口阀门开至最大，电机频率设定为预设频率，调节进口阀使进出口压力表示数稳定不变，此阀门开度为初始阀门开度，在预设频率下，调节进口阀阀门开度，直到进口阀开度调制最大，依次记录进口阀阀门开度、进口压力、出口压力、泵出口流量参数； 2数据处理：对所记录的离心泵性能试验数据，以及基于实验数据所获得的性能参数：流量Q值、扬程H值及动扬程阻力损失系数K值，以此作为预测模型的训练数据，其中频率N和阀门开度V作为数据特征流量Q值，扬程H值及动扬程阻力损失系数K值分别作为数据标签； 3即时学习数据处理：通过欧式加权距离相似度准则对一组待测数据特征，在所有历史数据样本特征中通过相似度度量选取若干组相似样本；其中待测数据特征包括频率N和阀门开度V； 4后验概率数据处理：在若干组相似样本中再随机选取其中多组相似样本组合成一个新的样本集，利用后验概率MEPP在所有的新的样本集中选取概率最大的一组样本集作为该待测数据特征的训练数据特征集，与训练数据特征集相对应的历史数据标签分别组成的新的训练数据标签集；其中历史数据标签包括流量Q值、扬程H值和动扬程阻力损失系数K值； 5离心泵性能参数预测模型的建立：利用训练数据特征集分别与流量Q值训练数据标签集、动扬程阻力损失系数K值训练数据标签集进行高斯过程回归GPR预测模型的建立，所建立的模型分别对应为流量Q值即时学习后验概率高斯过程回归预测模型Q-JITL-MEPP-GPR和动扬程阻力损失系数K值即时学习后验概率高斯过程回归预测模型K-JITL-MEPP-GPR； 6离心泵性能参数预测：将待测数据特征带入上述Q-JITL-MEPP-GPR预测模型和K-JITL-MEPP-GPR预测模型中，分别预测出流量和动扬程阻力损失系数，最后利用离心泵的机理公式，求出离心泵的扬程。

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