技術(shù)特征：

1.一種人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述故障特征分布值包括振動導(dǎo)數(shù)特征、啟閉趨勢特征、壓力波動特征、負(fù)載變化特征、梯度變化特征；所述運(yùn)行壓力異常區(qū)間包括腔體壓力偏移、流體壓力異常點(diǎn)、啟閉響應(yīng)偏差、負(fù)載波動區(qū)間、異常壓力范圍；所述結(jié)構(gòu)受力偏移值包括密封受力偏差、閥體受力偏移量、材料應(yīng)變偏差、受力均衡指標(biāo)、最大受力區(qū)域；所述故障影響范圍系數(shù)包括組件受損程度、執(zhí)行機(jī)構(gòu)穩(wěn)定性等級、閥桿受力梯度范圍、受損偏移程度、受力分布均衡性。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述非線性故障特征解析模塊包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述運(yùn)行壓力異常識別模塊包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述壓力偏移幅度指標(biāo)計(jì)算公式具體為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述結(jié)構(gòu)應(yīng)力影響評估模塊包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述歸一化后的區(qū)域應(yīng)力差值計(jì)算公式具體為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述故障影響范圍判定模塊包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)包括閥門故障趨勢推測模塊；

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，其特征在于：所述閥門故障趨勢推測模塊包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種人工智能輔助的閥門故障診斷系統(tǒng)，系統(tǒng)包括非線性故障特征解析模塊、運(yùn)行壓力異常識別模塊、結(jié)構(gòu)應(yīng)力影響評估模塊、故障影響范圍判定模塊、閥門故障趨勢推測模塊。本發(fā)明中，通過綜合采集和分析振動信號、啟閉時(shí)間序列、流體壓力和驅(qū)動負(fù)載響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)了故障特征的精準(zhǔn)捕捉與關(guān)鍵特征點(diǎn)的高效篩選，通過精確計(jì)算流體壓力偏移幅度和對密封結(jié)構(gòu)受力狀態(tài)的細(xì)致評估，提升了診斷的準(zhǔn)確性和密封性能的判斷力，通過振動趨勢分析和壓力變化監(jiān)測，方案增強(qiáng)了故障預(yù)測的可靠性，并為預(yù)防性維護(hù)提供了科學(xué)依據(jù)，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)分析流程，顯著提高了故障診斷的精度和系統(tǒng)的適應(yīng)性。

技術(shù)研發(fā)人員：張澤鵬,陳澤葳,李超
受保護(hù)的技術(shù)使用者：如皋流體有界科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15