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龍圖騰網獲悉四川普瑞華泰智能科技有限公司申請的專利基于自清潔結構的防堵塞潤滑油脂供給系統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：CN120292406B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202510788369.1，技術領域涉及：F16N7/38；該發明授權基于自清潔結構的防堵塞潤滑油脂供給系統是由肖占峰;柯明;龍昭名;肖旭鋒;王紅星;任喜峰設計研發完成，并于2025-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自清潔結構的防堵塞潤滑油脂供給系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于自清潔結構的防堵塞潤滑油脂供給系統，該系統包含多模態感知與數據采集、圖神經網絡特征提取與處理等六個單元。多模態感知單元實時采集壓力、流量等多維數據，經圖神經網絡單元轉化為節點特征構建圖數據模型并深度提取特征，改進高斯混合模型單元據此聚類分析系統運行狀態。智能決策單元依據分析結果匹配控制指令，驅動自清潔執行單元通過可旋轉攔截網與高壓脈沖清洗裝置實現雜質攔截與管路清潔，同時油脂供給調節單元精準調控油脂泵轉速、節流閥開度及壓力補償。本發明通過多單元協同與創新模型結合，實現對潤滑油脂供給系統運行狀態的智能監測、堵塞風險識別及主動防堵塞處理，保障系統穩定運行。

本發明授權基于自清潔結構的防堵塞潤滑油脂供給系統在權利要求書中公布了：1.基于自清潔結構的防堵塞潤滑油脂供給系統，其特征在于，包括：多模態感知與數據采集單元、圖神經網絡特征提取與處理單元、改進高斯混合模型分析單元、智能決策與控制單元、自清潔執行單元、油脂供給調節單元； 所述多模態感知與數據采集單元由高精度壓力傳感器陣列、流量監測模塊、溫度感應組件以及雜質濃度檢測探頭組成，所述高精度壓力傳感器陣列用于實時獲取管路內壓力分布數據；流量監測模塊采用超聲波流量測量技術測定油脂流量；溫度感應組件用于獲取油脂輸送過程中的溫度信息；雜質濃度檢測探頭利用光學散射原理對油脂中的雜質濃度進行檢測； 所述圖神經網絡特征提取與處理單元包含多層圖卷積神經網絡架構，接收多模態感知與數據采集單元傳輸的壓力、流量、溫度及雜質濃度數據，并轉化為節點特征，構建包含管路拓撲結構信息的圖數據模型； 所述改進高斯混合模型分析單元引入自適應權重調整機制和動態協方差矩陣更新策略，接收圖神經網絡特征提取與處理單元輸出的特征向量，通過改進的高斯混合模型對油脂供給系統的運行狀態進行聚類分析，識別正常運行模式和潛在堵塞風險模式； 所述智能決策與控制單元接收改進高斯混合模型分析單元的分析結果，內置預設的控制策略庫，根據分析結果從控制策略庫中匹配相應的控制指令； 所述自清潔執行單元由可旋轉式雜質攔截網、高壓脈沖清洗裝置和雜質收集腔組成，可旋轉式雜質攔截網通過伺服電機驅動旋轉，對油脂中雜質動態攔截；高壓脈沖清洗裝置在接收到智能決策與控制單元的控制指令后，向管路內噴射高壓脈沖水流，對攔截網及管路內壁進行清洗；清洗產生的雜質通過管路引流至雜質收集腔； 所述油脂供給調節單元由變頻驅動的油脂泵、可調式節流閥和壓力補償裝置構成，變頻驅動的油脂泵根據智能決策與控制單元的控制指令調整轉速，改變油脂供給量；可調式節流閥安裝在輸送管路中，通過電動執行機構調節開度，控制油脂流量；壓力補償裝置實時監測管路壓力，并根據控制指令調整輸出壓力，維持管路內壓力穩定； 所述圖神經網絡特征提取與處理單元中采用的圖卷積神經網絡架構的前向傳播過程滿足如下公式： 其中，Hl、Hl+1表示第l層、第l+1層圖卷積神經網絡的節點特征矩陣，每一行代表一個節點的特征向量；為添加自環的鄰接矩陣，A是根據潤滑油脂輸送管路拓撲結構構建的原始鄰接矩陣，I為單位矩陣；是的對角節點度矩陣，對角元素Wl是第l層的權重矩陣，用于對節點特征進行變換；σ為激活函數； 所述改進高斯混合模型分析單元中改進的高斯混合模型的概率密度函數為： 其中，px為概率密度函數，x為圖神經網絡特征提取與處理單元輸出的特征向量，維度為d；K為高斯混合模型的分量個數，根據潤滑油脂供給系統運行狀態的復雜程度預先設定；πk為第k個高斯分量的權重，且滿足πk≥0，其值通過自適應權重調整機制根據系統運行數據動態更新；μk為第k個高斯分量的均值向量；Σk為第k個高斯分量的協方差矩陣，采用動態協方差矩陣更新策略，根據數據分布變化實時調整，為協方差矩陣的逆,k是求和運算里的索引變量； 所述圖神經網絡特征提取與處理單元進一步包括注意力機制模塊，該模塊的計算過程滿足公式： 其中，hi和hj分別表示圖數據中節點i和節點j的特征向量，N為圖中節點總數；[hi‖hj]表示將兩個特征向量進行拼接操作；LeakyReLU為激活函數；Wa為注意力機制模塊的權重矩陣；αij為節點i對節點j的注意力系數，反映了節點j的特征對節點i的重要程度；h′i為經過注意力機制處理后節點i的新特征向量，T表示矩陣的轉置運算,k、j是求和運算里的索引變量。

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