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龙图腾网获悉迦纳维(南京)智慧科技有限公司;江苏双子流体机械有限公司申请的专利一种给水泵故障诊断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：CN120579114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511081482.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种给水泵故障诊断系统是由翟伟昊;吴昊;邢彦波;张逸飞;何嘉豪设计研发完成，并于2025-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种给水泵故障诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种给水泵故障诊断系统，属于数据分析领域，通过采用同步采集策略采集给水泵实时运行数据，构建运行数据库，并在新增数据记录时，进行检测并自适应判别确定预警决策；当检测到给水泵异常预警时，基于运行数据库筛选用于故障识别的故障评估集，并对故障评估数据进行信息融合，获取故障评估特征集；通过对各故障评估子集的初步融合数据，进行综合时间序列分析，获取关键部位故障评估得分以判别故障，对判断为故障的关键部位，通过构建时间轴获取故障源头，并结合相关系数矩阵构建故障传播路径。解决了多源信息在采集时的同步与异常处理、融合时的针对性筛选与有效整合，以及进行故障诊断时判别、溯源的技术问题。

本发明授权一种给水泵故障诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种给水泵故障诊断系统，其特征在于，包括： 通过在给水泵关键部位部署传感器，采用同步采集策略采集给水泵实时运行数据，构建运行数据库，并在运行数据库新增数据记录时，针对各传感器采集的运行数据进行检测，通过自适应判定策略，判断是否进行给水泵异常预警； 当检测到给水泵异常预警时，基于运行数据库筛选用于故障识别的故障评估集，并对故障评估数据进行信息融合，通过故障评估集进行分类汇总融合，获取故障评估特征集； 根据故障评估特征集对给水泵进行故障诊断，通过时序分析策略对故障评估特征集中各故障评估子集的初步融合数据进行综合时间序列分析，获取关键部位故障评估得分以判别故障，对判断为故障的关键部位，通过关联分析策略构建时间轴获取故障源头，并结合相关系数矩阵构建故障传播路径； 一种给水泵故障诊断系统还包括信息融合模块，所述信息融合模块包括数据筛选单元和特征融合单元； 所述数据筛选单元内配置多级筛选策略，所述多级筛选策略用于在给水泵异常预警时，获取偏离异常传感器，并根据其位置坐标计算距离获取离散异常得分，依据离散异常得分的大小，构建相应的故障评估集； 所述特征融合单元内配置有关联融合策略，所述关联融合策略用于按传感器所属关键部位对故障评估集分组得到各关键部位的故障评估子集，并采用最大偏离法根据传感器类型对各故障评估子集进行数据融合，构建故障评估特征集； 所述多级筛选策略的步骤包括： 在给水泵异常预警时，获取偏离点监测数据集中偏离点所在的传感器，标记为偏离异常传感器； 根据偏离异常传感器的位置坐标，计算每个偏离异常传感器与其余偏离异常传感器的距离，并结合给水泵的体积，获取离散异常得分； 配置离散异常阈值，若离散异常得分小于离散异常阈值，则获取所有偏离异常传感器所在区域的中心坐标，并计算所有偏离异常传感器到中心坐标的距离，选取最大距离作为球半径，以中心坐标为球心划分给水泵的运行偏离区域； 配置故障评估间隔，获取运行偏离区域中的所有传感器，均标记为偏离异常传感器，根据距离给水泵异常预警时间点前面故障评估间隔内的运行数据，以构建故障评估集； 所述关联融合策略的具体步骤包括： 根据传感器所属关键部位，对故障评估集进行分组，获取每个关键部位的故障评估子集； 设置传感器采集均值，采用最大偏离法，根据传感器类型，对故障评估子集进行初步数据融合，对于相同传感器类型，在每个采集时间点选择偏离传感器采集均值最大的运行数据，作为故障评估子集的初步融合数据； 基于每个故障评估子集的初步融合数据，构建用于给水泵故障诊断的故障评估特征集； 所述时序分析策略的步骤包括： 在故障评估子集中，针对每个传感器类型的初步融合数据，通过初步融合数据的标准差，获取其波动水平，选择时间序列预测模型，包括自回归移动平均模型和加权移动平均模型； 配置预测阈值，根据预测阈值将故障评估子集中每个传感器类型的初步融合数据划分为训练集和预测集，通过训练集，对时间序列预测模型进行训练拟合，获取拟合后的时间序列预测模型，并根据训练集预测未来预测阈值范围内的预测融合数据； 计算每个预测融合数据与预测集的初步融合数据的预测相对误差，配置误差阈值，若预测融合数据与预测集的初步融合数据的预测相对误差大于误差阈值，则将其标记为预测异常点，否则不进行任何处理； 统计故障评估子集中每个传感器类型中预测异常点的数量，并记录预测异常点的时间点，结合预测异常点的数量，预测异常点的预测相对误差与预测异常点的持续时间长度，以获取关键部位的故障评估得分； 配置评分阈值，若故障评估子集所在关键部位的故障评估得分大于评分阈值，则将关键部位标记为潜在故障部位，否则不进行任何处理。

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