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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法及系统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：CN114239402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111549776.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法及系统是由王航;邓强;张博文;彭敏俊;夏庚磊;王晨阳设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法及系统，该方法包括：获取核动力循环水泵运行时的振动传感数据以及各种故障下的振动传感数据，组成第一数据集；对所述第一数据集进行预处理，得到第二数据集；对所述第二数据集进行特征提取，得到特征矩阵；对所述特征矩阵进行相空间重构，得到训练数据；构建时间卷积胶囊网络；利用所述训练数据对所述时间卷积胶囊网络进行训练，得到训练后的时间卷积胶囊网络；获取待检测核动力循环水泵的振动传感数据；利用所述训练后的时间卷积胶囊网络判断所述待检测核动力循环水泵的故障结果。本发明能够提高故障诊断的准确率。

本发明授权基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于优化胶囊网络的核动力循环水泵故障诊断方法，其特征在于，包括：获取核动力循环水泵运行时的振动传感数据以及各种故障下的振动传感数据，组成第一数据集；对所述第一数据集进行预处理，得到第二数据集；对所述第二数据集进行特征提取，得到特征矩阵；对所述特征矩阵进行相空间重构，得到训练数据；构建时间卷积胶囊网络，具体包括：构建一层卷积神经网络，用于提取检测数据的非线性特征；在所述卷积神经网络的输出端构建时间卷积层，用于提取深度时序特征；在所述时间卷积层的输出端构建胶囊网络，用于提取向量特征，具体包括：将时间卷积层输出的特征和权重矩阵相乘，得到预测向量：Uj,i＝UiWj,i其中Wj,i是主胶囊层的权重，Ui是时间卷积层输出的特征，Uj,i表示输入特征预测生成的向量；将预测向量传输给数字胶囊层： Sj＝∑iUj,iCi,j bi,j＝bi,j+VjUj,i式中的Ci,j和bi,j表示耦合和偏置系数，Sj是总输入向量；在所述胶囊网络中设置动态路由算法，用于对所述向量特征进行更新迭代，具体包括：将Uj,i输入支持向量机中进行训练后，能够得到一组支持向量sv1,sv2，…，svQ与以拉格朗日因子a1,a2，…，aN为元素的拉格朗日向量a1×N；通过如下公式所示的特征提取公式对原训练样本进行重构： 式中svi是支持向量，ai是支持向量对应拉格朗日因子，是支持向量对应标签，b是偏置；重构后的样本数量与初始训练样本集保持一致为N，而每个样本维度由初始样本维度M变为Q；对训练样本xi∈Uj,i，上式对输入的xi处理后能够得到一组新的重构样本如下式所示： 然后将重构得到的hi作为新的Uj,i代入动态路由中进行更新迭代；利用所述训练数据对所述时间卷积胶囊网络进行训练，得到训练后的时间卷积胶囊网络；获取待检测核动力循环水泵的振动传感数据；利用所述训练后的时间卷积胶囊网络判断所述待检测核动力循环水泵的故障结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。