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龙图腾网获悉内蒙古大板发电有限责任公司申请的专利基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法及系统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：CN119643146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411649884.3，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法及系统是由崔晓辉;杨占海;马孝栋;尚志强;韩健龙设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法及系统，涉及大数据分析技术领域，包括通过振动传感器采集磨煤机轴承振动信号，利用小波分解进行多尺度分析并提取特征，构建深度卷积神经网络模型，引入最大均值差异性自适应层对源域和目标域数据进行特征对齐，实现故障类型和程度的识别，建立包含故障严重程度系数和发展趋势系数的健康状态评估指标，计算剩余使用寿命并预警。本发明提高了故障诊断的准确性和泛化能力，实现了磨煤机轴承故障的精确预测和及时预警，延长设备使用寿命。

本发明授权基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的磨煤机故障诊断与预测方法，其特征在于，包括： 利用振动传感器实时采集磨煤机轴承的振动信号，并通过小波分解对所述振动信号进行多尺度分析，提取所述振动信号的时域特征、频域特征和时频特征，将所述时域特征、频域特征和时频特征进行归一化处理得到特征向量矩阵；基于所述特征向量矩阵构建深度卷积神经网络模型的训练数据集，将所述训练数据集划分为源域数据集和目标域数据集； 构建包含卷积层、池化层和全连接层的深度卷积神经网络模型，所述深度卷积神经网络模型的输入层接收所述特征向量矩阵，输出层输出故障类型和故障程度；在所述深度卷积神经网络模型中引入最大均值差异性自适应层，通过所述最大均值差异性自适应层对所述源域数据集和所述目标域数据集的特征分布进行自适应对齐；利用所述源域数据集对所述深度卷积神经网络模型进行预训练，并通过所述目标域数据集进行微调训练； 将实时采集的磨煤机轴承振动信号输入训练完成的深度卷积神经网络模型，获取所述磨煤机轴承的故障类型和故障程度；基于所述故障类型和所述故障程度建立磨煤机轴承的健康状态评估指标，所述健康状态评估指标包括故障严重程度系数和故障发展趋势系数，所述故障严重程度系数表示故障的严重程度，所述故障发展趋势系数表示故障发展的速度；根据所述健康状态评估指标计算所述磨煤机轴承的剩余使用寿命，将故障严重程度系数与故障发展趋势系数进行非线性加权融合，引入所述故障严重程度系数与所述故障发展趋势系数的交叉项，建立综合健康指数模型，所述综合健康指数模型包含所述故障严重程度系数的一次项权重系数、所述故障发展趋势系数的一次项权重系数以及交叉项权重系数；基于所述综合健康指数建立威布尔过程模型，建立轴承受力分析模型计算不同工况下的应力分布，基于Miner线性累积损伤理论计算工况变化导致的寿命损耗，将所述寿命损耗作为修正项输入所述威布尔过程模型，建立考虑工况影响的剩余寿命预测方程，计算所述磨煤机轴承的剩余使用寿命，并在所述剩余使用寿命低于预设健康阈值时发出预警信号。

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内蒙古大板发电有限责任公司，其通讯地址为：025167 内蒙古自治区赤峰市巴林右旗工业园区；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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