摘要
本发明涉及离心泵故障诊断技术领域,公开了一种基于压力特征的离心泵性能智能诊断方法及系统,其中,一种基于压力特征的离心泵性能智能诊断方法包括:构建流、机双域理论框架,建立系统状态演化方程;利用拓扑数据分析方法从离心泵压力梯度场中提取结构特征,识别流场异常模式;基于离心泵压力信号的时域、频域和时频域特征,构建压力指纹模型,提取机械故障特征;利用图因果推断技术建立流场异常与机械故障之间的因果关系网络;融合物理模型约束和数据驱动学习,构建知识图谱混合推理引擎;构建可解释AI决策系统;本发明通过流、机故障因果网络模型,实现了从表现症状到根本原因的精确溯源,有效支持有针对性的维修决策。
技术关键词
智能诊断方法
拓扑特征
构建知识图谱
指纹模型
频域特征
压力
决策系统
数据分析方法
离心泵故障诊断
时域统计特征
融合知识图谱
智能诊断系统
消息传递机制
方程
数据驱动方法
网络
物理
流场特征