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龙图腾网获悉无锡煤矿机械股份有限公司申请的专利基于循环神经网络的乳化液泵流量监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：CN121030540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511587187.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于循环神经网络的乳化液泵流量监测方法及系统是由张挺峰;赵宇峰;王忠凯;卞海龙;史善港;杨丽娟设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环神经网络的乳化液泵流量监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理领域，尤其涉及基于循环神经网络的乳化液泵流量监测方法及系统，方法包括：获取乳化液泵站历史运行数据及工况状态标签，包含流量、压力、功率信号，经预处理得流量样本段。设定模态数与带宽搜索范围，以参数组合作为遗传个体，构建种群并优化，得各样本最优参数组合，构建历史数据库及实时参数候选集合。据此，进行模态分解，依压力、功率信号与IMF分量的相关性构建综合协同指标，计算重构权重，重构流量信号。利用重构数据及工况标签训练LSTM模型，输出工况概率，重构实时流量信号并输入模型，实现乳化液泵流量实时在线监测。本发明通过自适应去噪与优化参数，提升信噪比及异常识别精度。

本发明授权基于循环神经网络的乳化液泵流量监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于循环神经网络的乳化液泵流量监测方法，其特征在于，包括： 获取乳化液泵站的历史运行数据和工况状态标签，历史运行数据包括：流量信号、压力信号和电机功率信号，对流量信号进行预处理，得到预处理后的流量样本段； 设定模态数和带宽的范围，将模态数和带宽的参数组合作为遗传个体，随机生成初始个体并构建种群，并对各流量样本段进行变分模态分解，根据模态分离度和信号保真度评估各流量样本段的综合优化目标值； 基于综合优化目标值进行迭代优化，选择最优参数组合，构建映射关系的历史数据库，基于参数组合的出现频率构建实时参数候选集合； 基于最优参数组合进行模态分解，得到若干个IMF分量，基于压力信号和电机功率信号分别与各IMF分量之间的相关性确定权重，构建综合协同指标；以各流量样本段的综合协同指标的占比作为重构权重，对最优参数组合的各IMF分量进行加权重构，完成流量信号重构； 利用重构后的流量信号数据以及对应的工况状态标签训练预设LSTM模型，输出各工况状态标签的概率值，基于参数候选集合对实时获取的流量信号数据进行筛选最优参数组合，完成重构并输入训练完成的LSTM模型，输出对应标签的概率，完成乳化液泵流量的实时在线监测。

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