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龍圖騰網(wǎng)獲悉長沙礦冶研究院有限責任公司申請的專利高壓射流管路壓力預警方法與系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119884937B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510345358.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)高壓射流管路壓力預警方法與系統(tǒng)是由侯奔;高靜;毛桂庭;符章捷設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本高壓射流管路壓力預警方法與系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及在線智能檢測，公開一種高壓射流管路壓力預警方法與系統(tǒng)，以對可能出現(xiàn)的壓力下降或波動提前預警。方法包括：基于數(shù)據(jù)集中被射目標表面在不同射流壓力等級的清理前、清理后的圖像數(shù)據(jù)訓練、驗證及測試表面質(zhì)量評級模型；根據(jù)被射目標表面任一清理區(qū)域基于訓練好的表面質(zhì)量評級模型所得的清理前后的評級數(shù)據(jù)結(jié)合高壓泵在清理過程中的壓力數(shù)據(jù)構(gòu)建觀測序列；面向相應數(shù)量的觀測序列，基于無監(jiān)督學習方法估計射流管壓力估計HMM模型的三個關(guān)鍵參數(shù)；再根據(jù)HMM模型的關(guān)鍵參數(shù)對一段時間窗口內(nèi)實時觀測序列的隱含狀態(tài)進行解碼，得到射流管壓力狀態(tài)序列，再根據(jù)射流管壓力狀態(tài)序列的取值變化判斷壓力是否異常及執(zhí)行預警處理。

本發(fā)明授權(quán)高壓射流管路壓力預警方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種高壓射流管路壓力預警方法，其特征在于，包括： 步驟S1、基于數(shù)據(jù)集中被射目標表面在不同射流壓力等級的清理前、清理后的圖像數(shù)據(jù)訓練、驗證及測試表面質(zhì)量評級模型； 步驟S2、根據(jù)被射目標表面任一清理區(qū)域基于訓練好的表面質(zhì)量評級模型所得的清理前后的評級數(shù)據(jù)結(jié)合高壓泵在清理過程中的壓力數(shù)據(jù)構(gòu)建觀測序列； 步驟S3、面向相應數(shù)量的觀測序列，基于無監(jiān)督學習方法估計射流管壓力估計HMM模型的初始狀態(tài)分布向量、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和觀測概率分布； 步驟S4、根據(jù)HMM模型的初始狀態(tài)分布向量、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和觀測概率分布對一段時間窗口內(nèi)實時觀測序列的隱含狀態(tài)進行解碼，得到射流管壓力狀態(tài)序列，再根據(jù)射流管壓力狀態(tài)序列的取值變化判斷壓力是否異常，如果是，執(zhí)行預警處理； 其中，相應數(shù)量的觀測序列所形成時序數(shù)據(jù)的形式為： ；其中，是清理前的表面質(zhì)量評級，是清理后的表面質(zhì)量評級，表示清理效果，表示高壓泵設(shè)定壓力，T表示數(shù)據(jù)樣本數(shù)，表示對應樣本在時序數(shù)據(jù)中的時刻索引，且。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人長沙礦冶研究院有限責任公司，其通訊地址為：410000 湖南省長沙市岳麓區(qū)麓山南路966號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。