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龙图腾网获悉国能神皖马鞍山发电有限责任公司申请的专利基于振动分析的磨煤机核心部件故障预测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：CN120974144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511500956.2，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于振动分析的磨煤机核心部件故障预测方法是由张卫星;於万成;未代军;季运生;袁博;程雁;王金辉;缪荣华;汤敏设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于振动分析的磨煤机核心部件故障预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于振动分析的磨煤机核心部件故障预测方法，属于旋转机械状态监测与预测性维护技术领域，其包括采集多点振动信号生成优化数据集；进行变分模态分解与深度嵌入提取高级特征组；建立迁移学习模型生成初步故障预测分布；通过强化学习反馈循环进行模型自优化得到精炼预测结果；并进行多维度风险量化与故障演化路径模拟输出决策报告。本发明采用一种多层级、自进化的闭环智能预测架构，能够基于预测分布的不确定性，通过强化学习智能体进行模型在线寻优，实现对变工况环境的快速自适应，并结合演化路径模拟提供前瞻性的维护决策支持，显著提升了对磨煤机早期微弱故障的捕捉能力、跨工况预测的准确性以及最终维护决策的科学性。

本发明授权基于振动分析的磨煤机核心部件故障预测方法在权利要求书中公布了：1.基于振动分析的磨煤机核心部件故障预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集磨煤机核心部件的多点振动信号数据，并执行采样率调整与噪声预抑制，生成优化振动数据集；其中，所述生成优化振动数据集包括：采集磨煤机核心部件的多点振动信号数据，生成初始振动信号组；基于所述初始振动信号组，执行自适应采样率优化，调整采样频率匹配振动频谱变化，生成调整振动信号组；基于所述调整振动信号组，执行噪声预抑制循环，迭代滤波操作去除噪声干扰，生成预抑制振动数据集；基于所述预抑制振动数据集，进行数据标准化处理，生成优化振动数据集； 基于所述优化振动数据集，执行变参变分模态分解，动态选择模态数量并分解非平稳振动成分，生成模态分解序列组；基于所述模态分解序列组，利用注意力机制优化模态间时空关系，生成嵌入向量集合；基于所述嵌入向量集合，进行智能模态特征融合与向量精炼，生成高级振动特征组；其中，所述方法还包括：基于所述调整振动信号组和所述模态分解序列组，执行时空耦合图建模，融合信号组时空关系和模态序列动态特性，生成初步融合指标组；基于所述初步融合指标组，进行多维度关联分析与噪声残差补偿，迭代验证时空耦合强度和补偿参数，生成补偿融合指标组；基于所述补偿融合指标组，执行动态阈值迭代优化，量化振动动态变化并精炼指标权重，生成融合振动动态指标； 基于所述高级振动特征组和所述融合振动动态指标，通过域适应图结构转移跨工况知识，进行图迁移学习，生成迁移特征表示组；基于所述迁移特征表示组，构建迁移学习集成预测模型，并量化故障状态概率路径，生成概率转移矩阵；基于所述概率转移矩阵，执行采样模拟，生成随机故障路径样本组；基于所述随机故障路径样本组，进行变分推理优化，量化不确定性边界并精炼分布参数，生成精炼分布参数组；基于所述精炼分布参数组，融合路径样本与不确定性指标，得到初步故障预测分布； 基于所述初步故障预测分布，执行强化学习反馈迭代循环，优化所述迁移学习集成预测模型，生成精炼故障预测结果； 基于所述精炼故障预测结果，进行多维度风险量化与演化路径模拟，输出故障预测报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国能神皖马鞍山发电有限责任公司，其通讯地址为：243000 安徽省马鞍山市电业路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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