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龙图腾网获悉江西耐普矿机股份有限公司申请的专利一种基于大数据的渣浆泵故障检测和寿命预测系统及方法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：CN119441716B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411401764.1，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于大数据的渣浆泵故障检测和寿命预测系统及方法是由孟庆霞;郑孝龙;程胜;季晓超;陈钰;周贤武设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的渣浆泵故障检测和寿命预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析的技术领域，公开一种基于大数据的渣浆泵故障检测和寿命预测系统及方法。本发明首先获取渣浆泵振动信号，检测异常振动信号并删除异常振动信号，再对渣浆泵振动信号进行降噪处理；其次降噪后的渣浆泵振动信号由分段聚合近似和格拉姆角场处理后，生成渣浆泵振动信号图像，并提取渣浆泵振动信号图像特征，训练卷积神经网络，并基于电鳗觅食优化算法优化卷积神经网络参数，得到卷积神经网络识别模型，实现渣浆泵故障检测；再分解渣浆泵振动信号IMF分量，训练LSTM神经网络，得到LSTM神经网络预测模型，输出渣浆泵寿命预测值。本发明通过处理渣浆泵振动信号达到故障检测和寿命预测目的，方法准确且客观。

本发明授权一种基于大数据的渣浆泵故障检测和寿命预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的渣浆泵故障检测和寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集渣浆泵运行状态下的振动信号，得到渣浆泵振动信号，基于离群因子算法对渣浆泵振动信号进行异常振动信号检测，并删除异常振动信号；再经过奇异值分解和重构信号处理，完成渣浆泵振动信号降噪，得到降噪后的渣浆泵振动信号； S2、降噪后的渣浆泵振动信号组成降噪后的渣浆泵振动信号集合，再进行分段聚合近似和格拉姆角场处理，生成渣浆泵振动信号图像，再基于高斯-马尔科夫随机场进行特征提取，得到12维特征向量； S3、采集新的渣浆泵振动信号得到新的12维特征向量，使用生成器和判别器对新的12维特征向量进行增广处理，再对卷积神经网络进行训练，并优化卷积神经网络参数，得到卷积神经网络识别模型，实现渣浆泵故障检测； 所述S3包括如下步骤： S31、采集新的渣浆泵振动信号得到新的渣浆泵振动信号集合，得到新的12维特征向量，将所述新的12维特征向量分成特征训练集和特征测试集，将所述特征训练集输入到生成器中，生成振动信号相似特征，再将所述振动信号相似特征输入到判别器中，判断是否达到纳什平衡；若达到纳什平衡，判别器输出增广特征训练集，否则重复S31，直至达到纳什平衡； S32、将所述增广特征训练集输入到卷积神经网络中，设定当前迭代次数为最大迭代次数为G，当当前迭代次数到达最大迭代次数时，停止迭代，得到训练好的卷积神经网络；将所述特征测试集输入到训练好的卷积神经网络中，使用电鳗觅食优化算法优化卷积核大小和步长，得到卷积神经网络识别模型； S4、获取渣浆泵原始振动信号，基于经验模态分解方法，得到渣浆泵原始振动信号IMF分量，并训练LSTM神经网络得到LSTM神经网络预测模型，结合所述渣浆泵振动信号得到渣浆泵使用寿命预测值，完成渣浆泵寿命预测。

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