北京天玛智控科技股份有限公司;北京煤科天玛自动化科技有限公司赖岳华获国家专利权
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龙图腾网获悉北京天玛智控科技股份有限公司;北京煤科天玛自动化科技有限公司申请的专利泵阀故障诊断方法和装置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：CN115545081B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202211284462.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权泵阀故障诊断方法和装置是由赖岳华;李然;刘波;刘明亮;陈荣明设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本泵阀故障诊断方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提出一种泵阀故障诊断方法和装置，获取泵阀的整周期信号样本及其对应的泵阀状态标签，并将整周期信号样本对应的信号频谱输入到条件变分自编码器，得到信号频谱对应的特征分布和预测状态标签，根据泵阀状态标签与预测状态标签的差异性和特征分布与预设数据分布的差异性对条件变分自编码器进行训练，确定条件变分自编码器的模型参数，以构建的解码器模型作为泵阀的故障诊断模型，将泵阀的实时整周期信号样本对应的实时信号频谱和特征分布合并后输入到故障诊断模型，得到泵阀的实时状态预测标签，确定泵阀是否故障，由此，基于信号频谱的特征分布构建故障诊断模型，实现对泵阀状态的精准诊断，并提高故障诊断模型的泛化性能。
本发明授权泵阀故障诊断方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种泵阀故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 获取所述泵阀的整周期信号样本以及所述整周期信号样本对应的泵阀状态标签，并对所述整周期信号样本进行信号变换，以得到所述整周期信号样本对应的信号频谱； 将所述信号频谱输入到条件变分自编码器中，以得到所述信号频谱对应的特征分布和预测状态标签； 根据所述泵阀状态标签与所述预测状态标签的差异性以及所述特征分布与预设数据分布的差异性，对所述条件变分自编码器进行训练，确定所述条件变分自编码器的模型参数； 基于所述条件变分自编码器中解码器的模型参数，构建所述解码器模型，并将所述解码器模型作为所述泵阀的故障诊断模型； 将所述泵阀的实时整周期信号样本对应的实时信号频谱以及所述特征分布合并后输入到所述故障诊断模型，以得到所述泵阀的实时状态预测标签； 根据所述泵阀的实时状态预测标签，确定所述泵阀是否故障。
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