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龙图腾网获悉北京大通惠德科技有限公司申请的专利基于边缘计算的转动机泵振动状态趋势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：CN121350392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511922966.5，技术领域涉及：G06F17/15；该发明授权基于边缘计算的转动机泵振动状态趋势预测方法及系统是由刘连栋设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的转动机泵振动状态趋势预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及振动预测技术领域，公开了基于边缘计算的转动机泵振动状态趋势预测方法及系统，基于边缘计算的转动机泵振动状态趋势预测方法，包括以下步骤：步骤S101，计算获得健康量；步骤S102，计算获得带宽变化率；步骤S103，计算获得趋势斜率估计；步骤S104，计算获得机械本体斜率；步骤S105，计算获得未来预测端点；步骤S106，计算获得转动机泵振动状态趋势量化结果。本发明根据载波带等效能量带宽构建全链路驱动，可剥离变频扩谱引入的电气伪趋势，通过幅值去偏和斜率提纯实现纯机械健康趋势的提取，避免电气干扰导致的趋势误判，从而大幅提升转动机泵健康管理的准确性与时效性。

本发明授权基于边缘计算的转动机泵振动状态趋势预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算的转动机泵振动状态趋势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101，对采集的振动数据执行频域变换获得功率谱密度，在预设的载波带内统计功率谱密度分布形状获得载波带等效能量带宽，在避开载波带的机械健康带内统计能量获得健康量； 步骤S102，基于载波带等效能量带宽相对于其历史基线的比值计算注入因子，通过注入因子修正健康量获得去偏健康量，并根据相邻时刻的载波带等效能量带宽计算带宽变化率； 步骤S103，将去偏健康量构成的时序片段作为时序输入，将载波带等效能量带宽及其带宽变化率构成的向量作为条件输入，传入一维卷积神经网络，通过条件输入映射生成的缩放系数与平移系数对网络卷积特征执行按通道线性调制，经线性读出获得趋势斜率估计； 步骤S104，计算带宽变化率与预设耦合灵敏度系数的乘积，从趋势斜率估计中减去乘积，获得机械本体斜率； 步骤S105，基于机械本体斜率和当前时刻的去偏健康量，在预设外推时长内执行确定性外推计算，获得未来预测端点； 步骤S106，统计历史时间窗内去偏健康量的中位数基线与绝对中位差尺度，将未来预测端点与中位数基线的差值通过绝对中位差尺度进行归一化计算，输出转动机泵振动状态趋势量化结果； 所述在预设的载波带内统计功率谱密度分布形状获得载波带等效能量带宽，在避开载波带的机械健康带内统计能量获得健康量，包括： 根据载波中心频率参数与载波邻域半带宽参数划定载波带，计算载波带内所有频点的功率谱密度数值之和的平方，计算载波带内所有频点的功率谱密度数值的平方之和，将数值之和的平方除以数值的平方之和并乘以频率分辨率，获得载波带等效能量带宽； 划定与载波带互不重叠的机械健康带，计算机械健康带内所有频点的功率谱密度数值与频率分辨率乘积的累加和，对累加和执行开平方运算，获得健康量。

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