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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种电液比例伺服阀突发性故障的实时诊断方法、设备、介质及产品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：CN118959401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410989162.6，技术领域涉及：F15B19/00；该发明授权一种电液比例伺服阀突发性故障的实时诊断方法、设备、介质及产品是由王兴坚;李佳潼;张益鑫;张润芝;王少萍设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电液比例伺服阀突发性故障的实时诊断方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电液比例伺服阀突发性故障的实时诊断方法、设备、介质及产品，涉及液压设备故障诊断领域，该方法包括对实时获取的运行状态数据进行平稳化处理，并将处理后的运行状态数据输入至电液比例伺服阀状态预测模型中，输出电液比例伺服阀的状态预测值；基于状态预测值与当前时刻电液比例伺服阀的状态真实值，得到状态偏差值，并判断状态偏差值是否超出预设故障阈值；若否，则判定当前时刻电液比例伺服阀未发生故障；若是，则判定当前时刻电液比例伺服阀发生故障，并利用历史故障知识库和运行状态数据确定当前时刻电液比例伺服阀的故障类型，完成故障诊断。本申请实现了故障的实时预警和准确诊断，提高了故障检测效率。

本发明授权一种电液比例伺服阀突发性故障的实时诊断方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种电液比例伺服阀突发性故障的实时诊断方法，其特征在于，所述电液比例伺服阀突发性故障的实时诊断方法包括： 实时获取电液比例伺服阀的运行状态数据； 对所述运行状态数据进行平稳化处理，得到平稳化处理后的运行状态数据； 将平稳化处理后的运行状态数据输入至电液比例伺服阀状态预测模型中，输出电液比例伺服阀的状态预测值；所述电液比例伺服阀状态预测模型是采用训练样本对SARIMA模型进行拟合训练得到的；所述训练样本包括电液比例伺服阀的样本运行状态数据和对应的样本状态值； 基于所述电液比例伺服阀的状态预测值与当前时刻电液比例伺服阀的状态真实值，得到当前时刻电液比例伺服阀的状态偏差值，并判断所述当前时刻电液比例伺服阀的状态偏差值是否超出预设故障阈值； 若否，则判定当前时刻电液比例伺服阀未发生故障； 若是，则判定当前时刻电液比例伺服阀发生故障，并利用历史故障知识库和所述运行状态数据确定当前时刻电液比例伺服阀的故障类型，完成故障诊断； 所述电液比例伺服阀状态预测模型的拟合训练过程具体包括： 对电液比例伺服阀的样本运行状态数据进行季节性分析，确定电液比例伺服阀的样本运行状态数据的季节性周期； 基于所述季节性周期，对电液比例伺服阀的样本运行状态数据进行季节性差分，得到季节性差分阶数； 基于季节性差分后的电液比例伺服阀的样本运行状态数据，绘制第一自相关函数图和第一偏自相关函数图，确定季节性自回归阶数和季节性移动平均阶数； 基于所述电液比例伺服阀的样本运行状态数据，绘制第二自相关函数图和第二偏自相关函数图，确定非季节性自回归阶数和非季节性移动平均阶数； 基于所述季节性差分阶数、所述季节性自回归阶数、季节性移动平均阶数、非季节性自回归阶数和非季节性移动平均阶数，对所述SARIMA模型进行拟合迭代，直至预测误差小于预设阈值时停止迭代，得到所述电液比例伺服阀状态预测模型； 所述电液比例伺服阀状态预测模型的表达式为： ； 其中，表示确定非季节性自回归阶数；表示非季节性自回归参数；i表示非季节性自回归部分的滞后阶数；表示滞后算子；s表示季节性周期长度；表示差分算子；表示非季节性差分阶数；表示季节性差分阶数；表示电液比例伺服阀的运行状态数据序列；t表示时刻；表示非季节性移动平均阶数；表示非季节性移动平均参数；表示季节自回归阶数；表示季节移动平均阶数；表示季节性移动平均参数；j和k表示求和索引；表示误差项。

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