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龙图腾网获悉成都美迅检测设备有限公司申请的专利往复压缩机故障诊断方法、装置、设备及存储介质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：CN121520178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511709493.0，技术领域涉及：F04B51/00；该发明授权往复压缩机故障诊断方法、装置、设备及存储介质是由肖植设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本往复压缩机故障诊断方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种往复压缩机故障诊断方法、装置、设备及存储介质，通过获取目标往复压缩机的气缸内泄漏关联参数，然后采用局部加权回归的方式拟合非稳态波动形成的非稳态波动基线，通过特征解耦剥离非稳态波动噪声，提取纯净故障特征，接着按工况阶段划分特征并适配负荷感知模型，强化时序特征捕捉，最后通过双级注意力聚焦关键特征，结合工况补偿动态调整分类阈值，输出诊断结果。由此，本发明基于特征解耦剥离非稳态波动噪声以及工况阶段划分与负荷感知BiGRU的结合，实现了往复压缩机启停过渡工况的波动噪声分离、微弱特征提取与精准分类的协同优化，解决了传统诊断方法无法适配启停过渡工况非稳态特性的问题。

本发明授权往复压缩机故障诊断方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种往复压缩机故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标往复压缩机的气缸内泄漏关联参数，构建原始参数矩阵，对所述原始参数矩阵进行预处理，获得标准化参数矩阵；具体包括： 获取目标往复压缩机的气缸内泄漏关联参数；其中，所述气缸内泄漏关联参数包括分别布设于压缩机吸气口、压缩机排气口和气缸壁的传感器采集的吸气压力序列、排气压力序列和气缸壁温度序列； 按照预设采样频率、预设周期时长与预设目标往复压缩机启停循环次数，分别提取吸气压力序列、排气压力序列和气缸壁温度序列中的若干采样点的数据，构建原始参数矩阵，表达式具体为： ； 式中，表示原始参数矩阵，为第时刻吸气压力原始值，为第时刻排气压力原始值，为第时刻气缸壁温度原始值，表示采样点数量，； 以所述标准化参数矩阵为输入分配局部邻域窗口，采用局部加权回归的方式拟合非稳态波动形成的非稳态波动基线，利用所述标准化参数矩阵与所述非稳态波动基线，生成故障特征矩阵；具体包括： 基于目标往复压缩机在启停循环时的负荷变化阶段，为每个时刻动态分配局部邻域窗口，采用高斯核函数计算窗口内每个时刻的权重，构建局部权重矩阵； 以所述标准化参数矩阵为输入，结合每个时刻的局部邻域窗口和局部权重矩阵，采用局部加权回归算法，对每个时刻第参数拟合非稳态波动基线，获得每个参数的波动基线拟合值； 其中，每个参数的波动基线拟合值的表达式具体为： ； 式中，为第时刻第个参数的非稳态波动基线，为第时刻的局部权重矩阵，为第个参数在第时刻邻域窗口内的局部数据矩阵； 将每个时刻的第参数的标准化参数值减去波动基线拟合值，剥离非稳态波动噪声，解耦出气缸内泄漏故障特征，整合形成故障特征矩阵； 其中，解耦出气缸内泄漏故障特征的表达式具体为： ； 式中，为第时刻第个参数的解耦后故障特征值，为第时刻第个参数的标准化参数值； 其中，目标往复压缩机在启停循环时的负荷变化阶段，具体包括：0-3s上升初期、3-7s快速上升期、7-10s稳定期；每个时刻动态分配的局部邻域窗口，具体包括：针对上升初期和快速上升期具有50个数据点的局部邻域窗口以及针对稳定期具有30个数据点的局部邻域窗口； 根据所述故障特征矩阵，执行工况阶段自适应划分，对每个工况阶段进行对齐、增强与拼接处理，将拼接特征输入负荷感知BiGRU模型，获得负荷感知BiGRU模型输出的高维特征矩阵；具体包括： 依据目标往复压缩机在启停循环时的负荷变化阶段，将解耦生成的故障特征矩阵进行阶段划分，获得三个阶段的特征矩阵、、，对特征矩阵、、进行对齐、增强与拼接处理； 获取目标往复压缩机在启停循环时的负荷归一化值，通过Sigmoid激活函数计算每个时刻i的负荷相关门控权重，利用所述负荷相关门控权重，构建门控动态调整的负荷感知BiGRU模型； 其中，所述负荷相关门控权重包括更新门的负荷相关权重和重置门的负荷相关权重，表达式具体为： ； ； 式中，为更新门的负荷相关权重，为重置门的负荷相关权重，为第时刻的负荷归一化值，为负荷权重矩阵，为偏置项，为Sigmoid激活函数； 将拼接特征输入负荷感知BiGRU模型，结合负荷相关门控权重，获得负荷感知BiGRU模型输出的高维特征矩阵； 利用阶段注意力计算机制，从所述高维特征矩阵中进行筛选与加权融合，获得最优特征向量，将所述最优特征向量输入融合工况补偿因子的多标签分类器，获得往复压缩机故障诊断结果。

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