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苏州牧风压缩机设备有限公司张力获国家专利权

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龙图腾网获悉苏州牧风压缩机设备有限公司申请的专利一种螺杆式空压机状态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:CN120508897B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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:202510990306.4,技术领域涉及:G06F18/2413;该发明授权一种螺杆式空压机状态监测方法是由张力;沈启明设计研发完成,并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

一种螺杆式空压机状态监测方法在说明书摘要公布了:本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种螺杆式空压机状态监测方法,该方法获取空压机中每个监测对象的M个维度的监测数据,得到多维实时监测数据和多维历史监测数据;在多维历史监测数据中筛选疑似真实多维监测数据,获取疑似真实多维监测数据中每个维度的数据真实程度;获取任一监测对象在当前时刻的N个参考维度,根据每个疑似真实多维监测数据中每个参考维度的数据真实程度,以及每个疑似真实多维监测数据与多维实时监测数据的差异,获取每个疑似真实多维监测数据对任一监测对象的状态表决权重;根据每个疑似真实多维监测数据的状态表决权重,利用KNN算法得到任一监测对象在当前时刻的状态评估结果,准确获取当前空压机的运行状态。

本发明授权一种螺杆式空压机状态监测方法在权利要求书中公布了:1.一种螺杆式空压机状态监测方法,其特征在于,所述方法包括: 获取空压机中每个监测对象在任一时刻的M个维度的监测数据,组成任一时刻的多维监测数据,M≥2,获取当前时刻的多维实时监测数据以及预设历史时段内的多维历史监测数据; 在所有多维历史监测数据中筛选至少一个疑似真实多维监测数据,根据所有疑似真实多维监测数据的周期特征和维度数据关联特征,获取每个疑似真实多维监测数据中每个维度的数据真实程度; 针对任一监测对象,获取所述任一监测对象在当前时刻的N个参考维度,根据每个疑似真实多维监测数据中每个参考维度的数据真实程度,获取每个疑似真实多维数据对所述任一监测对象的影响权重; 根据每个疑似真实多维监测数据对所述任一监测对象的影响权重,以及每个疑似真实多维监测数据与所述多维实时监测数据之间的差异,获取每个疑似真实多维监测数据对所述任一监测对象的状态表决权重; 根据每个疑似真实多维监测数据的状态表决权重,利用KNN算法对所述多维实时监测数据进行分类,得到任一监测对象在当前时刻的状态评估结果,根据所有监测对象在当前时刻的状态评估结果,确定空压机在当前时刻的运行状态; 所述在所有多维历史监测数据中筛选至少一个疑似真实多维监测数据,包括: 针对任一多维历史监测数据,以所述任一多维历史监测数据为最后一个数据,在预设历史时段内的多维历史监测数据中构建预设长度的窗口,根据所述窗口中多维历史监测数据之间的差异,获取所述任一多维历史监测数据中每个维度监测数据的异常程度; 若所述任一多维历史监测数据中所有维度监测数据的异常程度都小于或等于预设异常程度阈值,则将所述任一多维历史监测数据记为疑似真实多维监测数据; 所述根据所有疑似真实多维监测数据的周期特征和维度数据关联特征,获取每个疑似真实多维监测数据中每个维度的数据真实程度,包括: 针对任一疑似真实多维监测数据,以所述任一疑似真实多维监测数据的历史时刻为中心,在预设历史时段内建立预设时间长度的时间窗口,将所述时间窗口内的疑似真实多维监测数据组成疑似真实多维监测数据序列; 针对所述任一疑似真实多维监测数据中的任一维度,在所述疑似真实多维监测数据序列中每个维度监测数据的异常程度中,获取所述任一维度下的异常程度组成异常程度子序列,对所述异常程度子序列进行拟合,得到异常程度拟合曲线; 根据所述异常程度拟合曲线的周期特征,获取所述任一疑似真实多维监测数据中所述任一维度的数据异常程度周期特征值; 获取所述异常程度拟合曲线的决定系数,计算所述决定系数与所述任一维度的数据异常程度周期特征值的相加结果,得到所述任一维度的监测数据的周期规律特征值; 获取所述任一疑似真实多维监测数据中每一维度与所述任一维度之间对应的异常程度的差值绝对值的累加值,记为异常程度差值累加值,将所述异常程度差值累加值的倒数作为所述任一维度与所述任一疑似真实多维监测数据中每一维度的维度关联程度; 对所述任一维度的监测数据的周期规律特征值以及所述任一维度与所述任一疑似真实多维监测数据中每一维度的维度关联程度的乘积进行归一化处理,得到所述任一疑似真实多维监测数据中所述任一维度的数据真实程度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人苏州牧风压缩机设备有限公司,其通讯地址为:215500 江苏省苏州市常熟市义虞路88号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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