合肥工業大學陳劍獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉合肥工業大學申請的專利一種離心泵聲信號故障診斷方法與系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116401514B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310416274.8，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種離心泵聲信號故障診斷方法與系統是由陳劍;姜濤設計研發完成，并于2023-04-13向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種離心泵聲信號故障診斷方法與系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種離心泵聲信號故障診斷方法包括：獲取不同工況下離心泵的聲信號；提取所述聲信號的梅爾倒譜系數以作為所述聲信號的初始特征矩陣；通過散布熵算法得到梅爾倒譜散布熵特征矩陣以作為樣本集；利用所述樣本集對預訓練支持向量機分類器進行訓練，在訓練過程中利用蝙蝠算法對所述預訓練支持向量機分類器的參數進行優化，以得到聲信號故障診斷模型；利用完成訓練的所述聲信號故障診斷模型進行離心泵故障診斷。本發明通過梅爾倒譜系數特征提取部分加入散布熵可以對信號進行深度挖掘，有助于提升基于聲信號的離心泵故障診斷準確率，同時采用蝙蝠優化算法對分類器的核函數和懲罰因子進行尋優，從而對離心泵的多種故障工況進行判斷。
本發明授權一種離心泵聲信號故障診斷方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種離心泵聲信號故障診斷方法，其特征在于，包括： 獲取不同工況下離心泵的聲信號； 提取所述聲信號的梅爾倒譜系數以作為所述聲信號的初始特征矩陣； 通過散布熵算法計算所述初始特征矩陣的每一幀的散布熵，得到梅爾倒譜散布熵特征矩陣以作為樣本集； 利用所述樣本集對預訓練支持向量機分類器進行訓練，在訓練過程中利用蝙蝠算法對所述預訓練支持向量機分類器的參數進行優化，以得到聲信號故障診斷模型； 利用完成訓練的所述聲信號故障診斷模型進行離心泵故障診斷。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市屯溪路193號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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