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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种离心泵声辐射信号的故障诊断方法、系统及设备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：CN116628568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310525765.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种离心泵声辐射信号的故障诊断方法、系统及设备是由陈剑;严明辉设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种离心泵声辐射信号的故障诊断方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及离心泵故障诊断分类技术领域，具体涉及一种离心泵声辐射信号的故障诊断方法包括：获取不同工况下的第一声辐射信号；用非递归型滤波器对所述第一声辐射信号进行滤波得到第二声辐射信号；用格拉姆角场将所述第二声辐射信号的一维时间序列转化为二维GASF图像作为样本集；改进密集连接卷积网络结构并利用贝叶斯优化算法对所述网络结构的超参数组合进行优化，获得声辐射信号故障诊断模型；利用所述声辐射信号故障诊断模型进行离心泵故障诊断。本发明通过一维时间序列信号转化为二维图像，能够保留故障特征的时间信息，有助于提高故障识别率，同时贝叶斯优化算法获得改进密集连接卷积网络的超参数，使改进密集连接卷积网络具有更快的收敛速度和更高的故障识别准确率。

本发明授权一种离心泵声辐射信号的故障诊断方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种离心泵声辐射信号的故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取不同工况下的第一声辐射信号； 通过非递归型滤波器对所述第一声辐射信号进行滤波，以得到第二声辐射信号； 利用格拉姆角场将所述第二声辐射信号的一维时间序列转化为二维GASF图像以作为样本集； 利用所述样本集对改进密集连接卷积网络进行训练，在训练过程中利用贝叶斯优化算法对所述改进密集连接卷积网络的超参数组合进行优化，以得到声辐射信号故障诊断模型； 利用所述声辐射信号故障诊断模型进行离心泵故障诊断； 其中，所述利用所述样本集对改进密集连接卷积网络进行训练，在训练过程中利用贝叶斯优化算法对所述改进密集连接卷积网络的超参数组合进行优化，以得到声辐射信号故障诊断模型的步骤包括： 搭建密集连接卷积网络； 对所述密集连接卷积网络的结构进行改进，以得到改进后的密集连接卷积网络； 通过贝叶斯优化算法对改进后的密集连接卷积网络的初始学习率、随机梯度下降动量和L2正则化强度的超参数组合进行优化，以得到初始学习率、随机梯度下降动量和L2正则化强度的最佳超参数组合； 将所述最佳超参数组合输入所述改进后的密集连接卷积网络并对改进后的密集连接卷积网络训练，以得到声辐射信号故障诊断模型； 所述对所述密集连接卷积网络的结构进行改进，以得到改进后的密集连接卷积网络的步骤包括： 对所述密集连接卷积网络的网络参数中Dense块的每个密集连接层增加一个具有5×5卷积核的密集连接层； 在所述密集连接卷积网络的网络参数中的全局平均池化层与全连接层之间增加dropout层； 通过增加一个具有5×5卷积核的密集连接层和增加dropout层，以得到改进后的密集连接卷积网络。

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