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龍圖騰網獲悉太原理工大學申請的專利液壓泵泄漏故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115822943B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211448018.9，技術領域涉及：F04B51/00；該發明授權液壓泵泄漏故障診斷方法是由耿蒲龍;劉順烈;張孟輝;雷志鵬;宋建成;栗林波;李雁龍設計研發完成，并于2022-11-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本液壓泵泄漏故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種液壓泵泄漏故障診斷方法，將采集到的液壓泵出口壓力和流量信號提取壓力和流量信號的時域、頻域特征，再通過HHT變換提取時頻域聯合特征，并進行組合形成特征向量，并設置對應故障類別標簽；然后使用帶有監督式學習的線性判別分析算法LDA對特征數據集進行降維處理；最后使用麻雀搜索算法SSA對支持向量機分類模型的懲罰參數c和核函數參數g進行優化，得到核函數參數g最優值和懲罰參數c最優的SVM智能診斷模型，基于該模型和測試集得出液壓泵泄漏故障類別。本發明能夠實現對于液壓泵的泄漏故障實現更為準確迅速地識別，有利于保障液壓泵的平穩安全運行。

本發明授權液壓泵泄漏故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種液壓泵泄漏故障診斷方法，其特征在于，包括： 步驟一：采集液壓泵的壓力和流量信號，并對壓力和流量信號進行時域和頻域的特征提取，得到時域特征和頻域特征； 步驟二：對壓力和流量信號進行經驗模態分解，對分解得到的本征模態函數IMF1、IMF2、IMF3計算其方差貢獻率，獲得時頻域聯合特征； 步驟三：對本征模態函數IMF1進行希爾伯特-黃變換，得到本征模態函數IMF1的瞬時頻率和瞬時幅值向量，求出瞬時幅值和瞬時頻率向量的最大值，得到時頻域聯合特征； 所述的希爾伯特-黃變換包含兩個部分，即經驗模態分解和希爾伯特變換；其中，經驗模態分解將采集的液壓泵壓力與流量信號分解為一系列的本征模態函數IMF； 式中:n為本征模態的數量；cit是第i個本征模態函數；rnt為殘差函數； 對分解得到的IMF1、IMF2、IMF3計算其方差貢獻率： 式中：Di為第i階IMF分量的方差，Δt為信號數據采集時間間隔，對于壓力信號是0.01秒，對于流量信號是0.1秒； 將通過經驗模態分解之后得到的第一個本征模態函數c1t進行希爾伯特變換，得到其瞬時幅值以及瞬時頻率，對于任意的本征模態函數cit，希爾伯特變換定義如下： 解析信號zt如下: zt＝ct+jyt＝atejθt5 其中at為c1t的瞬時幅值,θt為c1t的瞬時相位: c1t的瞬時頻率為: 步驟四：將步驟一、步驟二和步驟三中得到的時域特征、頻域特征、時頻域聯合特征組合形成第一數據集并設置對應故障類別標簽； 步驟五：使用線性判別分析算法對第一數據集進行降維，得到第二數據集，劃分50％測試集與50％訓練集； 步驟六：使用訓練集和麻雀搜索算法對支持向量機故障診斷模型的懲罰參數c和核函數參數g進行優化，構建最佳參數的SVM診斷模型，基于SVM診斷模型和測試集得出液壓泵泄漏故障類別。

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