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龙图腾网恭喜中国矿业大学;徐州工程学院申请的专利一种矿井排水泵故障诊断方法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：CN116292328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211099453.5，技术领域涉及：F04D15/00；该发明授权一种矿井排水泵故障诊断方法是由黄咸康;田祖织;谢方伟;吴向凡;林述科;季锦杰;郭阳阳;张文杰;宋海荣;凡镕瑞设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿井排水泵故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种矿井排水泵故障诊断方法，包括采集矿井排水泵在故障下的振动信号，电机温度、排水口压力、吸水口压力，并进行降噪处理，提取特征值，训练、测试及优化RBFNN的方法；最后将需要诊断的矿井排水泵实时振动、电机温度、排水口压力、吸水口压力数据代入到优化完成的RBFNN中，获取矿井排水泵实时故障诊断结果。本发明训练后的RBFNN，能够根据实时采集的矿井排水泵实时振动、电机温度、排水口压力、吸水口压力数据准确诊断矿井排水泵转子不平衡故障、气蚀故障、叶轮故障、基础松动故障、轴承内圈故障、轴承转子故障、轴承外圈故障以及轴承综合故障，因此具有实时和准确的有益效果。

本发明授权一种矿井排水泵故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种矿井排水泵故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集矿井排水泵在故障下的振动信号，电机温度、排水口压力、吸水口压力； 步骤2：将所述步骤1中的振动信号进行降噪处理； 步骤3：提取所述步骤2中信号的特征值； 步骤4：将电机温度、排水口压力、吸水口压力与所述步骤3中的特征值组成向量表，代入径向基函数神经网络RBFNN，对其进行训练、测试及优化，生成完整成熟的RBFNN； 步骤5：将需要诊断的矿井排水泵实时振动、电机温度、排水口压力、吸水口压力数据代入到优化完成的RBFNN中，获取矿井排水泵实时故障诊断结果； 所述步骤4中训练、测试及优化RBFNN的方法包括以下步骤： 步骤4.1：将n个训练数据样本作为初始化聚类中心cj1≤j≤n； 步骤4.2：根据每个聚类对象的均值，计算每个对象与数据中心的距离； 步骤4.3：根据最小距离重新划分对应的对象，重新计算并修改每个聚类的均值； 步骤4.4：循环步骤4.2和4.3，直至每个聚类不发生变换，此时的聚类中心即为径向基函数中心cj； 步骤4.5：求解径向基函数宽度σ，σ为聚类中心cj与训练样本之间的平均距离； 步骤4.6：求解输出层的权值wjk，输出层的权值可根据基函数中心cj和径向基函数宽度σ通过最小二乘法直接计算，计算公式为： 式中： 为期望输出，ykl为循环次数的实际输出；η为学习率；求解出输出层的权值wjk即可表示RBFNN神经网络训练完成，最终神经网络输出可根据公式：计算得出。

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