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龙图腾网获悉江苏建安泵业制造有限公司申请的专利一种基于多源数据的离心泵智能检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：CN120632650B 。

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：202511142722.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多源数据的离心泵智能检测方法及系统是由陈建;石洪芳;陈宏坤设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的离心泵智能检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备健康监测与故障诊断技术领域，公开了一种基于多源数据的离心泵智能检测方法及系统，其中，一种基于多源数据的离心泵智能检测方法包括：采集离心泵多源异构数据并预处理；提取多尺度特征并通过层次化特征选择构建最优特征子集；构建多层级动态贝叶斯网络建立概率推理框架；基于信号质量、特征稳定性和诊断相关性计算特征可信度权重；执行多源证据融合与贝叶斯状态推理；通过历史诊断结果反馈实现置信度自校准与参数自适应调整；本发明能有效应对工业现场复杂多变环境，在传感器部分失效或数据质量不均情况下仍保持稳定诊断性能，提高了故障诊断的准确性和可靠性，为工业设备预测性维护提供强有力技术支持。

本发明授权一种基于多源数据的离心泵智能检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的离心泵智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集离心泵多源异构数据并进行预处理； 从预处理后的多源数据中提取多尺度特征，并通过层次化特征选择构建最优特征子集； 多尺度特征提取包括： 对振动和声学信号应用小波包变换，在不同分解层次上提取时频特征； 对电流信号计算功率谱密度和谐波失真度，提取频域特征； 对温度、压力和流量数据提取统计特征和变化率特征； 层次化特征选择包括： 基于互信息准则构建特征相关性矩阵，量化特征间的冗余度和互补性； 基于信息增益对单个特征进行排序，选择前k个高信息增益特征； 计算特征间的互信息，通过最大相关最小冗余准则迭代构建最优特征子集； 基于所选特征子集构建多层级动态贝叶斯网络，建立从观测层到状态层的概率推理框架； 构建多层级动态贝叶斯网络包括： 设计三层网络结构，底层节点表示传感器观测值，中层节点表示离心泵各部件的健康状态，顶层节点表示整体设备的健康指数； 根据设备退化模型和历史数据，确定各状态节点在时间序列上的转移概率； 将提取的特征映射到各观测节点，定义条件概率分布； 引入表示时间依赖关系的连接，连接相邻时间步状态节点，形成完整的动态贝叶斯网络结构； 基于信号质量、特征稳定性和诊断相关性计算特征可信度权重； 特征可信度权重计算包括： 基于信噪比、熵值和数据完整性指标，评估原始信号的质量水平； 通过滑动窗口方法计算特征的变异系数，量化特征在短时间内的稳定程度； 基于历史诊断准确率，计算各特征对不同故障类型的诊断贡献度； 根据信号质量评分、特征稳定性评分和诊断相关性评分，综合计算特征可信度权重； 利用特征可信度权重执行多源证据融合与贝叶斯状态推理，得到离心泵健康状态估计； 通过历史诊断结果与实际状态的对比反馈，实现置信度自校准与参数自适应调整，持续优化系统性能。

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