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龙图腾网获悉国家石油天然气管网集团有限公司;国家管网集团东部原油储运有限公司申请的专利一种基于核模糊C均值聚类的输油泵故障诊断自学习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：CN116089848B 。

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：202211573646.X，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于核模糊C均值聚类的输油泵故障诊断自学习方法是由李亚平;曹旦夫;王军防;李素杰;谢自力;王耀先;李铁钉;王小彤;毛申申;谭鑫;张娟;陈昱含;葛荡;丁苏宁设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于核模糊C均值聚类的输油泵故障诊断自学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种输油泵故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于核模糊C均值聚类的输油泵故障诊断自学习方法，包括：得到每条历史振动数据对应的归一化后的六维的特征向量采集并根据待诊断输油泵运行过程的振动数据，得到待诊断输油泵的振动数据对应的归一化后的六维的特征向量；根据待诊断输油泵的振动数据对应的归一化后的六维的特征向量，计算该振动数据与各聚类中心的相似度，判断待诊断输油泵的振动数据是否对应已知故障，得到判断结果；若是，确定待诊断输油泵的振动数据对应的故障，若否，记录为一条新故障模式数据并存储。能够及时对输油泵进行故障诊断，并在故障诊断的基础上使模型具有自学习能力。

本发明授权一种基于核模糊C均值聚类的输油泵故障诊断自学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于核模糊C均值聚类的输油泵故障诊断自学习方法，其特征在于，包括： 获取输油泵的历史振动数据集中的每条历史振动数据对应的归一化后的六维的特征向量，利用所有归一化后的六维的特征向量，构造训练集和测试集； 得到每条历史振动数据对应的归一化后的六维的特征向量的过程为： 对历史振动数据集中每条历史振动数据进行集合经验模态分解，获取每条历史振动数据的IMF分量； 在每条历史振动数据的IMF分量中，选取前6个分量，分别进行奇异值分解，得到每条历史振动数据对应的六维的特征向量； 对每个六维的特征向量进行归一化处理，得到每条历史振动数据对应的归一化后的六维的特征向量； 基于训练集和测试集，得到训练好的核模糊C均值聚类模型； 采集并根据待诊断输油泵运行过程的振动数据，得到所述待诊断输油泵的振动数据对应的归一化后的六维的特征向量； 根据所述待诊断输油泵的振动数据对应的归一化后的六维的特征向量，计算该振动数据与各聚类中心的相似度，判断所述待诊断输油泵的振动数据是否对应已知故障，得到判断结果； 当判断结果为是时，则将所述待诊断输油泵的振动数据划分至与该振动数据相似度最高的聚类中心，并结合该聚类中心的故障标签确定所述待诊断输油泵的振动数据对应的故障，当判断结果为否时，则记录未知故障出现的次数，当出现的次数达到设定的阈值时，将其标记为新故障模式，将该故障模式下的振动数据制作为样本，并加入所述训练集，重新训练核模糊C均值聚类模型。

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家石油天然气管网集团有限公司;国家管网集团东部原油储运有限公司，其通讯地址为：100013 北京市朝阳区东土城路5号A座6层08-10室；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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