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
系统为您推荐了相关专利信息
拓扑特征
个性化学习路径
多模态
内容管理方法
融合特征
掌静脉特征提取
时空卷积神经网络
三维深度信息
近红外光谱传感器
动态特征提取
多尺度特征融合
解码模型
融合特征
电信号
时域特征提取
高维特征向量
水轮机
多传感器数据融合
计算机执行指令
音频