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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利基于深度学习的空压机多阀门故障诊断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：CN115539370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211205566.9，技术领域涉及：F04B51/00；该发明授权基于深度学习的空压机多阀门故障诊断方法及系统是由田莹;顾颉颖;刘波;王海舰;刘思远;张强;张赫哲设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的空压机多阀门故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的空压机多阀门故障诊断方法及系统，将空压机的各个阀门均连接计算机，计算机采集当前阀门工作参数，将当前阀门工作参数输入至控制中心，通过深度学习方式判断当前故障类型，能够对空压机运行过程实现实时监控。通过深度学习的方式得到空压机各阀门正常工作条件下的工作参数，并且能够根据参数的不同判断当前空压机故障类型，当空压机出现故障时，能够及时发现并进行预警提示，防止空压机运行过程中缺乏监管出现重大问题影响生产甚至危害安全，给煤矿开采工作造成安全隐患并带来经济损失，提高空压机运行过程的安全性与可靠性，解决了空压机多阀门故障诊断的难题。

本发明授权基于深度学习的空压机多阀门故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的空压机多阀门故障诊断方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集空压机不同工作状态下各个阀门的运行状态参数以及对应的故障类型，构建样本集； 步骤2：构建基于深度学习的故障监测模型，利用样本集对模型进行训练； 步骤3：利用训练后的故障监测模型监测空压机的当前工作状态； 所述步骤1具体表述为： 步骤1.1：启动空压机，采集空压机正常运行时所有阀门的运行状态参数； 步骤1.2：调节空压机工作状态，再次采集空压机上各个阀门的运行状态参数，不断调整空压机的工作状态，采集空压机的各个阀门在不同工作状态下的运行状态参数； 步骤1.3：选取部分阀门关闭，采集当前空压机上各个阀门的运行状态参数；随机选取若干阀门关停，持续采集空压机上各个阀门的运行状态参数； 步骤1.4：加大空压机工作负载，至空压机达到过载状态，采集空压机过载状态下各处阀门的运行状态参数，调节空压机过载类型与故障状态，持续采集空压机过载条件下各处阀门的运行状态参数； 步骤1.5：调节空压机冷却系统，降低空压机冷却系统工作功率，采集空压机过热条件下各个阀门的运行状态参数，不断调节空压机冷却系统工作功率，使空压机冷却系统处于不同的过热幅度，持续采集空压机当前工作状态下各处阀门的运行状态参数； 步骤1.6：更换部分磨损部件，针对空压机出现不同故障现象，采集不同故障类型下空压机各个阀门的运行状态参数； 步骤1.7：根据步骤1.1～步骤1.6采集的阀门运行状态参数以及对应的空压机运行状态，建立包含空压机工作状态、故障类型与对应阀门运行状态参数之间的样本数据，形成样本集。

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