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龙图腾网恭喜启东安升润液设备有限公司申请的专利基于振动分析的润滑设备故障智能检测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：CN119124343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411623439.X，技术领域涉及：G01H17/00；该发明授权基于振动分析的润滑设备故障智能检测方法及装置是由施伟;孙嘉黄设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于振动分析的润滑设备故障智能检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了基于振动分析的润滑设备故障智能检测方法及装置，涉及故障检测技术领域，通过对润滑设备的润滑泵进行实时振动信号监测，基于振动信号监测集进行时频特征识别，对润滑泵进行故障检测，确定第一故障风险系数，激活润滑泵故障检测辅助因子，结合物联网传感阵列对润滑泵进行故障检测，基于第二故障风险系数，校正第一故障风险系数，若润滑泵故障风险系数大于等于润滑泵故障风险阈值，生成润滑泵故障预警信号。解决现有技术中存在润滑设备的润滑泵故障依赖于经验和人工判断，导致润滑泵故障识别的准确性和可靠性较低的技术问题。达到了提高润滑泵故障识别的智能化水平，显著提升润滑泵故障检测的准确性和可靠性的技术效果。

本发明授权基于振动分析的润滑设备故障智能检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于振动分析的润滑设备故障智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据物联网传感阵列对润滑设备的润滑泵进行实时振动信号监测，获得振动信号监测集；基于所述振动信号监测集进行时频特征识别，获得振动信号时频特征；基于所述振动信号时频特征对所述润滑泵进行故障检测，确定第一故障风险系数；激活润滑泵故障检测辅助因子，结合所述物联网传感阵列对所述润滑泵进行故障检测，确定第二故障风险系数；基于所述第二故障风险系数，校正所述第一故障风险系数，生成润滑泵故障风险系数；判断所述润滑泵故障风险系数是否大于等于润滑泵故障风险阈值；若所述润滑泵故障风险系数大于等于所述润滑泵故障风险阈值，生成润滑泵故障预警信号；基于所述振动信号时频特征对所述润滑泵进行故障检测，确定第一故障风险系数，包括：基于所述润滑泵进行局部检索，获得振动信号时频特征样本集和振动特征故障风险样本集；基于所述润滑泵进行全局检索，获得全局振动信号时频特征样本集和全局振动特征故障风险样本集；以所述全局振动信号时频特征样本集为输入数据，以所述全局振动特征故障风险样本集为输出数据，构建振动特征故障风险预测模型；基于所述振动信号时频特征样本集和所述振动特征故障风险样本集对所述振动特征故障风险预测模型进行敏感优化学习，获得振动特征故障风险预测通道；基于所述振动信号时频特征，根据所述振动特征故障风险预测通道，获得所述第一故障风险系数；结合所述物联网传感阵列对所述润滑泵进行故障检测，确定第二故障风险系数，包括：所述润滑泵故障检测辅助因子包括润滑泵运行噪声、润滑泵温度、润滑泵压力信号和润滑泵转速，其中，所述润滑泵压力信号包括泵出口压力和泵入口压力；基于所述润滑泵故障检测辅助因子，根据所述物联网传感阵列对所述润滑泵进行实时监测，获得润滑泵运行噪声监测集、润滑泵温度监测集、润滑泵压力信号监测集和润滑泵转速监测集；基于所述润滑泵运行噪声监测集对所述润滑泵进行故障检测，获得噪声特征故障风险系数；基于所述润滑泵温度监测集对所述润滑泵进行故障检测，获得温度特征故障风险系数；基于所述润滑泵压力信号监测集对所述润滑泵进行故障检测，获得压力特征故障风险系数；基于所述润滑泵转速监测集对所述润滑泵进行故障检测，获得转速特征故障风险系数；将所述噪声特征故障风险系数、所述温度特征故障风险系数、所述压力特征故障风险系数和所述转速特征故障风险系数添加至所述第二故障风险系数；基于所述第二故障风险系数，校正所述第一故障风险系数，生成润滑泵故障风险系数，包括：基于所述第一故障风险系数和所述第二故障风险系数进行故障风险维度识别，获得故障风险维度集；基于所述故障风险维度集进行初始化权重分布，获得故障风险权重分布第一结果；基于所述第一故障风险系数和所述第二故障风险系数进行占比计算，获得故障风险权重分布第二结果；基于所述故障风险权重分布第一结果和所述故障风险权重分布第二结果进行各故障风险维度权重集中值计算，获得故障风险权重分布第三结果；基于所述故障风险权重分布第三结果，对所述第一故障风险系数和所述第二故障风险系数进行加权计算，输出所述润滑泵故障风险系数。

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