中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司西南油气分公司赵挺获国家专利权
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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司西南油气分公司申请的专利一种基于多特征融合的机泵故障诊断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：CN116771662B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310785412.X，技术领域涉及：F04B51/00；该发明授权一种基于多特征融合的机泵故障诊断方法是由赵挺;杨春霞;李跃杰;李林龄;杨洋;向春林;张振勃;黄俊杰设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多特征融合的机泵故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及机泵故障诊断技术领域，特别涉及一种基于多特征融合的机泵故障诊断方法，通过多特征融合的声音识别技术，增强数据表达，丰富特征信息，通过训练深度学习网络模型，准确、快速识别机泵故障，提高机泵故障诊断的准确率，以利于工作人员对故障进行针对性处理，节省诊断时间和人力成本，提高机泵故障诊断效率，同时，通过计算机的方式对声音数据处理，以利于实现对机泵周期监测和预警，以实现机泵故障的及时发现，避免严重故障发生。
本发明授权一种基于多特征融合的机泵故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的机泵故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集不同故障下机泵运行时产生的声音信号，并以指定格式进行分类存储，建立机泵声音数据库； S2、对各声音信号进行特征提取，所述特征包括MFCC特征、短时傅里叶变换特征和频谱对比度特征，获取MFCC特征图、短时傅里叶变换色谱图和频谱对比度图； 频谱对比度特征提取包括重复预加重、分帧、汉明窗、快速傅里叶变换，得到频谱部分，然后将其划分为六个子频段，再估算每个子频段的频谱对比度；估算得到的频谱对比度通过Kamhunen-Loeve变换得到最终的特征向量与矩阵，同时做图像化处理； S3、对各特征图依次进行CNN特征提取、特征级融合、全连接层展开和分类器分类，获取机泵故障识别模型； CNN特征提取采用VGG16模型，通过迁移学习的方式对机泵故障进行分类识别； 特征级融合采用级联融合函数，综合利用多种图像特征实现特征互补，将三种特征进行融合； 级联融合函数为： 式中，为级联融合函数，为特征向量； S4、利用机泵故障识别模型对机泵进行故障诊断。
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