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龙图腾网获悉山东能源数智云科技有限公司申请的专利面向设备完整性管理的设备润滑不良智能识别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：CN120744587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202511195501.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权面向设备完整性管理的设备润滑不良智能识别方法及装置是由徐瑞涛;尹旭;廖玉波;郭新军;于劲冬;李玉奎设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向设备完整性管理的设备润滑不良智能识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向设备完整性管理的设备润滑不良智能识别方法及装置，涉及信号处理技术领域，包括：获取煤矿关键旋转设备的振动信号，并输入至预处理模型中，进行降噪和标准化处理，得到标准化信号；其中，预处理模型用于基于动态小波包分解的自适应降噪策略，对振动信号进行降噪处理；将标准化信号输入至状态识别模型中，得到煤矿关键旋转设备的润滑状态；状态识别模型包括多尺度卷积模块、时空注意力加权模块、特征融合模块和分类器；状态识别模型用于对标准化信号的多尺度信号特征进行时域和频域上的选择性增强和融合，并基于融合后的信号特征进行分类，得到煤矿关键旋转设备的润滑状态。本发明实施例能提高模型稳定性以及状态识别准确度。

本发明授权面向设备完整性管理的设备润滑不良智能识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向设备完整性管理的设备润滑不良智能识别方法，其特征在于，包括： 获取煤矿关键旋转设备的振动信号； 将所述振动信号输入至预处理模型中，对所述振动信号进行降噪和标准化处理，得到标准化信号；其中，所述预处理模型用于基于动态小波包分解的自适应降噪策略，对所述振动信号进行降噪处理； 将所述标准化信号输入至状态识别模型中，得到所述煤矿关键旋转设备的润滑状态；所述状态识别模型包括多尺度卷积模块、时空注意力加权模块、特征融合模块和分类器；所述状态识别模型用于对所述标准化信号的多尺度信号特征进行时域和频域上的选择性增强和融合，并基于融合后的信号特征进行分类，得到所述煤矿关键旋转设备的润滑状态； 所述将所述标准化信号输入至状态识别模型之前，还包括：获取初始状态识别模型的初始权重；获取多个样本信号，以及各所述样本信号对应的分类标签；将各所述样本信号和所述对应的分类标签输入至初始状态识别模型中，对所述初始状态识别模型进行训练，得到所述初始状态识别模型的损失函数结果；其中，损失函数根据所述预处理模型中的小波基、伪逆雅可比稳定性项和时频对比项确定；根据所述损失函数结果，对所述初始权重进行更新，得到更新后权重；统计所述更新后权重的更新次数，并返回执行将所述样本信号和所述对应的分类标签输入至初始状态识别模型中，对所述初始状态识别模型进行训练，得到所述初始状态识别模型的损失函数结果的步骤，直至所述更新次数大于或等于预设更新次数；根据所述更新后权重，对所述初始状态识别模型进行设置，得到状态识别模型； 其中，损失函数通过如下公式进行表示： 其中，为卷积神经网络的损失函数；为伪逆雅可比稳定性项的影响因子；为时频对比项的影响因子；为相似度阈值；为动态小波包特征提取算子；为对数函数；为L1范数；为第i个样本的真实故障类别标签；为卷积神经网络的总层数；为偏导数符号；为Frobenius范数；为批次中第i个样本的特征表示；为批次中第j个样本的特征表示；为相似度缩放因子；为余弦相似度函数；为批次大小。

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