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龙图腾网获悉上海航数智能科技有限公司申请的专利螺杆泵转子磨损状态的振动电流特征融合监测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：CN120180375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510662780.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权螺杆泵转子磨损状态的振动电流特征融合监测装置是由卢涛;王鹂辉;胡环镭;张文辉设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本螺杆泵转子磨损状态的振动电流特征融合监测装置在说明书摘要公布了：本发明公开了螺杆泵转子磨损状态的振动电流特征融合监测装置，属于螺杆泵监测技术领域，其包括：获取螺杆泵转子实时的振动与电流信号，构建带能量约束的变分模态分解目标函数，将振动信号初分为本征模态函数，经相关性系数筛选，得转子与船体结构振动子集，再借独立成分分析算法分离出转子振动信号。运用层次化特征融合策略，对预处理后的信号同步化，构建多变量时间序列矩阵，提取磨损特征集并进行相空间重构，精准识别突发磨损点。一旦识别，计算突发磨损概率，结合正常磨损度修正磨损速率，预测剩余寿命并划分维护等级。旨在解决现有螺杆泵监测技术易受干扰、响应滞后、难以适应复杂工况及模型泛化不足等问题，保障船舶动力系统稳定运行。

本发明授权螺杆泵转子磨损状态的振动电流特征融合监测装置在权利要求书中公布了：1.螺杆泵转子磨损状态的振动电流特征融合监测装置，其特征在于，包括： 获取螺杆泵转子的实时数据，包括振动信号与电流信号，通过构建带能量约束的变分模态分解目标函数，将所述振动信号初步分离为本征模态函数，基于相关性系数对所述本征模态函数进行筛选，得到转子振动子集与船体结构振动子集后，通过独立成分分析算法分离出转子振动信号； 配置层次化特征融合策略，通过所述层次化特征融合策略对预处理后的所述转子振动信号和所述电流信号进行数据同步化处理以构建多变量时间序列矩阵；对所述多变量时间序列矩阵进行磨损特征提取，以构建磨损特征集，通过对所述磨损特征集进行相空间重构，识别突发磨损点； 当识别到存在所述突发磨损点时，通过贝叶斯网络与马尔可夫链计算所述突发磨损点处的螺杆泵转子的突发磨损概率；根据所述突发磨损概率，结合螺杆泵转子正常使用磨损度，对螺杆泵转子的磨损速率进行修正，以预测螺杆泵转子的剩余寿命，划分维护等级； 所述层次化特征融合策略包括底层单元、中层单元和顶层单元： 所述底层单元将转子振动信号与电流信号以电机转速脉冲为基准进行同步化处理，通过插值算法消除时间偏差，以构建包含转子振动信号与电流信号的多变量时间序列矩阵； 所述中层单元用于对所述多变量时间序列矩阵进行磨损特征提取以构建磨损特征集，并对所述磨损特征集中的每个磨损特征的时间序列，进行相空间重构，捕捉磨损特征的非线性变化，获取融合关联维数以识别突发磨损点，并定位突发磨损起始点； 所述顶层单元用于当识别到存在突发磨损点时，通过螺杆泵转子历史磨损特征集，构建贝叶斯网络与状态转移概率矩阵，并将自突发磨损起始点至突发磨损点的磨损特征集离散化划分的状态作为马尔可夫链的初始状态，设置提议分布，通过所述提议分布生成马尔可夫链的下一个候选状态，并计算接受概率，以获取突发磨损点处螺杆泵转子的突发磨损概率； 预测所述螺杆泵转子的突发磨损概率的具体步骤包括： 获取螺杆泵转子历史磨损特征集，标记每个数据样本对应的实际磨损状态；并对历史磨损特征集进行离散化处理，对于每个磨损特征，分别划分状态区间； 构建贝叶斯网络，确定贝叶斯网络中各个节点之间的因果关系，利用螺杆泵转子历史磨损特征集，获取每个节点在其父节点不同状态组合下的条件概率分布； 根据历史磨损特征集进行离散化处理结果，确定状态转移数量，基于贝叶斯网络，计算从一个状态转移到另一个状态的概率，从而构建状态转移概率矩阵； 获取自突发磨损起始点至突发磨损点的磨损特征集，并进行离散化，根据自突发磨损起始点至突发磨损点的磨损特征集离散化划分的状态，作为马尔可夫链的初始状态； 根据自突发磨损起始点至突发磨损点的每个时间点的磨损特征集离散化划分的状态，设定提议分布，用于生成马尔可夫链的下一个候选状态； 生成下一个候选状态后，根据贝叶斯网络和各节点条件概率分布，计算当前状态与候选状态在状态空间下的联合概率，并基于提议分布，分别计算从候选状态转移到当前状态的概率与从当前状态转移到候选状态的概率，以计算接受概率； 生成一个服从均匀分布的随机数，若随机数小于或等于接受概率，则接受候选状态，将其作为马尔可夫链的下一个状态；否则拒绝候选状态，保持当前状态； 进行迭代采样，直至马尔可夫链收敛，统计处于突发磨损状态的样本数量，以及总采样次数，计算处于突发磨损状态的样本数量与总采样次数的比值，作为在突发磨损点处螺杆泵转子的突发磨损概率。

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