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龙图腾网获悉徐州徐工矿业机械有限公司;中国矿业大学申请的专利一种基于LSTM流量预测模型的液压铲主泵早期故障诊断方法及装置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：CN116292247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310193375.3，技术领域涉及：F04B51/00；该发明授权一种基于LSTM流量预测模型的液压铲主泵早期故障诊断方法及装置是由张博;马家兴;王勇;李伟;文俊;李贝贝;张聪聪;刘永参;渠立红;王春磊;张志洋;黄思强设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM流量预测模型的液压铲主泵早期故障诊断方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM流量预测模型的液压铲主泵早期故障诊断方法及装置，该方法包括：在边缘端采集数据，并筛选与主泵相关的数据作为输入数据；将采集到的输入数据进行整齐度处理；对处理好的输入数据进行训练测试拆分；对LSTM模型进行训练，使用girdsearchCV获取模型的最佳参数，并将最佳模型保存；用保存的LSTM模型进行主泵流量的预测。本发明通过LSTM模型在较长的时间序列中的良好表现，将其应用于矿挖中。在右回转匀速工况下，用其它可实际测得的多元时序数据对不好实际测得的主泵流量数据进行预测。预测出的主泵流量较为准确，误差较小。可认为该模型可以有效预测主泵流量。

本发明授权一种基于LSTM流量预测模型的液压铲主泵早期故障诊断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM流量预测模型的液压铲主泵早期故障诊断方法，其特征在于，该方法基于LSTM模型进行预测，包括： 在边缘端采集数据，并筛选与主泵相关的数据作为输入数据； 将采集到的输入数据进行整齐度处理； 对处理好的输入数据进行训练测试拆分； 对LSTM模型进行训练，使用girdsearchCV获取模型的最佳参数，并将最佳模型保存； 用保存的LSTM模型进行主泵流量的预测； 所述在边缘端采集数据，并筛选与主泵相关的数据作为输入数据；包括： 通过各种动作的先导压力值划分工况，获得匀速回转下的数据； 筛选与主泵相关的多元时间序列数据；所述多元时间序列数据包括：主泵压力、发动机转速、发动机扭矩百分比、右回转先导压力和右回转比例阀电流； 将采集到的输入数据进行整齐度处理，包括：对低频的数据进行插值处理，使其频率与高频数据保持一致，将处理好的数据按时间对齐； 所述对处理好的输入数据进行训练测试拆分；包括： 按时间序列对输入数据进行训练测试拆分； 使用MinMaxScaler缩放数据； 通过过去的30个时间点的输入值来预测第31个目标值，并利用滑动窗口的方式依次向下滑动进行预测； 所述用保存的LSTM模型进行主泵流量的预测后，还包括：利用预测的主泵流量计算出容积效率，来评估预测流量是否准确； 在右回转匀速工况下，所述容积效率=实际流量理论流量；其中，实际流量=LSTM预测流量，理论流量=泵的额定排量×0.001×测得发动机转速。

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