浙江中控技术股份有限公司何城炽获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江中控技术股份有限公司申请的专利一种水泵机组故障的确定方法及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：CN116221091B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211455419.7，技术领域涉及：F04B51/00；该发明授权一种水泵机组故障的确定方法及系统是由何城炽;何伟挺;赵奂芃;申川川;汪抑非设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种水泵机组故障的确定方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种水泵机组故障的确定方法及系统，该方法为：采集水泵机组的多组待处理振动信号；对多组待处理振动信号进行预处理，得到待处理特征矩阵；将待处理特征矩阵输入预设的故障诊断模型进行故障识别和故障诊断，得到水泵机组的故障诊断结果，故障诊断模型基于样本振动信号训练改进后的长短期记忆神经网络模型得到。本方案中，通过预处理来充分提取待处理振动信号的特征，以得到待处理特征矩阵。改进后的长短期记忆神经网络模型增强了模型的稳定性和预测精度，利用由改进后的长短期记忆神经网络模型训练得到的故障诊断模型，对待处理特征矩阵进行故障识别和故障诊断，得到水泵机组的故障诊断结果，能够提高水泵机组的故障诊断的准确度。
本发明授权一种水泵机组故障的确定方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水泵机组故障的确定方法，其特征在于，所述方法包括： 采集水泵机组的多组待处理振动信号； 对所述多组待处理振动信号进行预处理，以得到待处理特征矩阵； 将所述待处理特征矩阵输入预设的故障诊断模型进行故障识别和故障诊断，以得到所述水泵机组的故障诊断结果，所述故障诊断模型基于样本振动信号训练改进后的长短期记忆神经网络模型得到，所述改进后的长短期记忆神经网络模型中至少包含层标准化层，其中，所述层标准化层利用每一层的样本滑动均值EX和样本滑动方差VarX对隐藏层每个神经元的输入值按照公式进行变换，其中，X为用于组成特征矩阵的指定特征，为可学参数，为对输入特征的线性操作，用于防止在计算过程中分母为0的现象发生，LN表示层标准化层。
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