天津工业大学田慧欣获国家专利权
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龙图腾网获悉天津工业大学申请的专利基于多源数据分析和PCAn-TSLG-LSTM模型的往复式压缩机故障预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：CN114357848B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202011087351.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多源数据分析和PCAn-TSLG-LSTM模型的往复式压缩机故障预测方法是由田慧欣;李仁杰设计研发完成，并于2020-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多源数据分析和PCAn-TSLG-LSTM模型的往复式压缩机故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于压缩机领域。目的是提出一种PCAn‑TSLG‑LSTM模型用于往复式压缩机故障预测。包括以下步骤：1对传感器采集数据进行预处理，并设计PCAn法提取压缩机健康曲线。2将整体模型细分为空间域和时间域，在空间域上细分为局部和全局特征分析，并结合LSTM网络设计自适应特征提取机制。3将输入序列分为四块，应用特征提取机制提取内部有效信息，将局部特征提取结果结合，再利用特征提取机制提取全局特征信息，输出LSTM网络的隐层状态值。4将多个时间步长上的全局输出值结合，应用特征提取机制提取不同时间步长上的特征信息，并将特征信息输出。5将时间域的信息输入到LSTM网络中，预测下一时刻的健康曲线值。若不在预设阈值范围内则判定故障。
本发明授权基于多源数据分析和PCAn-TSLG-LSTM模型的往复式压缩机故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多元信息和PCAn-TSLG-LSTM模型的往复式压缩机故障预测方法，其特征在于：设计了PCAn法从多源数据中提取压缩机运行状态健康曲线，然后设计了结合LSTM网络的自适应特征提取方法，并将模型整体分为三段：空间局部特征提取、空间全局特征提取和时间域特征提取，将所提出的特征提取方法应用于以上三部分，并将特征提取结果用于健康曲线预测，实现了往复式压缩机的故障预警。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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