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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于p-V图特征参数的往复压缩机故障诊断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：CN115511005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211337397.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于p-V图特征参数的往复压缩机故障诊断方法及系统是由吴伟烽;李晓然;李程翊;张静;杨毅帆设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于p-V图特征参数的往复压缩机故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于p‑V图特征参数的往复压缩机故障诊断方法及系统，方法包括以下步骤：提取正常运行工况下p‑V图的特征参数；以p‑V图的吸排气压力比、等效面积、压力项形心坐标为输入参数，以p‑V图的膨胀过程综合指数为输出参数，搭建BP神经网络模型；以正常运行工况下p‑V图的特征参数训练BP神经网络模型并确定系统安全阈值；提取待识别运行工况下p‑V图的特征参数，代入训练好的BP神经网络模型计算多组实际输出参数与期望输出结果的平均偏差；将平均偏差与系统安全阈值进行比较，诊断是否发生故障以及定位故障类型。本发明故障信号提取特征更加明显，并且能够避免传统人工智能技术需大量故障数据训练样本的高昂成本。

本发明授权基于p-V图特征参数的往复压缩机故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于p-V图特征参数的往复压缩机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 提取正常运行工况下p-V图的特征参数，所述特征参数包括p-V图的吸排气压力比、等效面积、压力项形心坐标和膨胀过程综合指数； 以所述p-V图的吸排气压力比、等效面积、压力项形心坐标为输入参数，以所述p-V图的膨胀过程综合指数为输出参数，搭建BP神经网络模型； 以正常运行工况下p-V图的特征参数训练所述BP神经网络模型并确定系统安全阈值； 提取待识别运行工况下p-V图的所述特征参数，代入训练好的BP神经网络模型计算多组实际输出参数与期望输出结果的平均偏差； 将平均偏差与系统安全阈值进行比较，诊断是否发生故障以及定位故障类型； 所述p-V图的膨胀过程综合指数按下式计算： 式中，k为过程指数；const为常数； 对等式两边同时做对数处理，得到如下结果： 将p-V图转换成lnp-lnV图，然后对图形的膨胀过程曲线进行线性拟合，得到膨胀过程指数的近似值，定义为膨胀过程综合指数； 所述系统安全阈值通过计算BP神经网络模型得到的膨胀过程综合指数预测值与实际值的平均绝对误差进行表征，计算表达式如下： 式中：为系统误差；为训练样本的实际膨胀过程综合指数；为训练样本的预测膨胀过程综合指数；为训练样本总数。

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