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龙图腾网恭喜西安科技大学申请的专利一种采煤机健康状态评估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：CN113988220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202111416994.1，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种采煤机健康状态评估方法是由曹现刚;段雍;赵友军;吴可昕;赵江滨;王岩;许欣;叶煜;明淞;杨鑫设计研发完成，并于2021-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种采煤机健康状态评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种采煤机健康状态评估方法，包括以下步骤：对采集的采煤机状态数据中各个监测参数间进行综合相关系数计算，将低于预设阈值的监测参数作为参与评估的指标；分别根据层次分析法与熵权法获得各个指标的静态权重向量，通过变权公式得到动态权重向量，并结合灰色聚类得出评估向量Q；将待评估监测参数数据输入到训练好的XGBoost模型，获得XGBoost模型采煤机状态的评估概率向量R；将评估向量Q和评估概率向量R进行加权融合，得到综合评估向量QR；根据综合评估向量QR获得每种采煤机状态对应的概率大小。该方法在评估过程中考虑了采煤机工况因素及运行数据的影响，将经验模型及人工智能模型相结合，相互弱化了两种算法的使用限制，增强了评估结果的合理性。

本发明授权一种采煤机健康状态评估方法在权利要求书中公布了：1.一种采煤机健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：对采集的采煤机状态数据中各个监测参数间进行综合相关系数计算，将低于预设阈值的监测参数作为参与评估的指标；分别根据层次分析法与熵权法获得各个指标的静态权重向量，将静态权重向量通过变权公式得到动态权重向量，将动态权重向量结合灰色聚类得出评估向量Q；将待评估监测参数数据输入到训练好的XGBoost模型，计算采煤机每种状态对应的叶子节点分值，获得XGBoost模型采煤机状态的评估概率向量R；将评估向量Q和评估概率向量R进行加权融合，得到综合评估向量QR；根据综合评估向量QR获得每种采煤机状态对应的概率大小，并根据最大隶属度得出采煤机状态结果；所述XGBoost模型采煤机状态的评估概率向量R的获取，包括以下步骤：构建采煤机各状态下的监测参数的样本数据，采用XGBoost模型对样本数据进行训练；将待评估监测参数数据输入到训练好的XGBoost模型，计算采煤机每种状态对应的叶子节点分值；将每棵树下得到的某种状态的分值P相加，得到待评估样本对应各状态的总分值SO为： 式中：k为树的个数，O为状态等级，POk为每棵树中不同状态对应的分值，则有评分矩阵S：S＝[S1,S2,...,Ss]对每个分值求sigmoid，获得每个状态对应的评估概率，最终得到XGBoost概率向量即评估概率向量R：R＝[R1,R2,...,Rs]式中：s为采煤机健康状态等级，R1,R2,...,Rs为该样本下评估结果，即为各状态的概率。

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