一种基于多源数据的离心泵智能检测方法及系统

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一种基于多源数据的离心泵智能检测方法及系统
申请号:CN202511142722
申请日期:2025-08-15
公开号:CN120632650B
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明涉及工业设备健康监测与故障诊断技术领域,公开了一种基于多源数据的离心泵智能检测方法及系统,其中,一种基于多源数据的离心泵智能检测方法包括:采集离心泵多源异构数据并预处理;提取多尺度特征并通过层次化特征选择构建最优特征子集;构建多层级动态贝叶斯网络建立概率推理框架;基于信号质量、特征稳定性和诊断相关性计算特征可信度权重;执行多源证据融合与贝叶斯状态推理;通过历史诊断结果反馈实现置信度自校准与参数自适应调整;本发明能有效应对工业现场复杂多变环境,在传感器部分失效或数据质量不均情况下仍保持稳定诊断性能,提高了故障诊断的准确性和可靠性,为工业设备预测性维护提供强有力技术支持。
技术关键词
智能检测方法 动态贝叶斯网络 离心泵 多源证据融合 多源异构数据 特征选择 复杂多变环境 三层网络结构 多尺度特征提取 滑动窗口方法 智能检测系统 工业设备 故障诊断技术 层级 节点 校准 退化模型 后验概率