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龙图腾网获悉广州市鑫皇能源科技有限公司申请的专利一种基于物联网的空气压缩机运行数据采集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：CN120969161B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511364813.3，技术领域涉及：F04B51/00；该发明授权一种基于物联网的空气压缩机运行数据采集方法及系统是由林鸿;罗海龙设计研发完成，并于2025-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的空气压缩机运行数据采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电数据处理技术领域，更具体地，本发明涉及一种基于物联网的空气压缩机运行数据采集方法及系统，包括：采集空气压缩机的运行数据并进行预处理；选取任一维度中的任一时刻为目标时刻，获取目标时刻的运行数据在近邻时间窗内的序列；对该序列中各时刻的瞬时能量进行升序排序，得到瞬时能量子序列。本发明基于全局故障置信度自适应调整高斯滤波算法中的标准差参数，使其对随机噪声数据具有较强的平滑能力，增强去噪能力，对故障特征数据保留更细节的信息，避免过度平滑，最终得到既能最大限度的消除噪声干扰、又能保留真实故障特征的数据，为后续进行高精度状态监测和维护提供高质量的数据。

本发明授权一种基于物联网的空气压缩机运行数据采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的空气压缩机运行数据采集方法，其特征在于，包括：采集空气压缩机的运行数据并进行预处理； 选取任一维度中的任一时刻为目标时刻，获取目标时刻的运行数据在近邻时间窗内的序列；对该序列中各时刻的瞬时能量进行升序排序，得到瞬时能量子序列，并计算出目标时刻的能量集中指数，所述能量集中指数反映了瞬时能量子序列中能量在时间窗内的集中程度和分布不均匀性；计算出目标时刻的能量集中指数，包括： 对所述瞬时能量子序列中的各元素乘以与其在序列中的排序位置相关的线性权重，得到加权瞬时能量子序列； 对所述加权瞬时能量子序列进行求和得到第一总和，对所述瞬时能量子序列进行求和得到第二总和，根据所述第一总和与第二总和的比值，确定所述能量集中指数，其中，第一总和体现了序列中能量随排序位置的差异性，反映分布不均匀性； 对近邻时间窗的能量集中指数序列进行包络解调和倒谱分析，基于实倒谱序列的幅值分布确定动态阈值，并以大于动态阈值与不大于动态阈值的幅值比作为目标时刻的倒谱谐波因子；倒谱谐波因子的计算方法，包括： 将所述实倒谱序列中大于动态阈值的倒谱幅值构成的集合记为超阈集合，其余倒谱幅值构成的集合记为非超阈集合； 计算所述超阈集合中倒谱幅值的平均值与所述非超阈集合中倒谱幅值的平均值的比值，得到倒谱谐波因子； 对所述近邻时间窗内的能量集中指数和倒谱谐波因子构成的序列应用熵权法，得到能量集中指数的权重和倒谱谐波因子的权重；根据所述能量集中指数、倒谱谐波因子以及对应的权重进行加权求和，得到目标时刻的全局故障置信度，满足： ； 表示空气压缩机运行过程中t时刻第i个维度上的全局故障置信度，、分别表示通过熵权法得到的空气压缩机运行过程中t时刻第i个维度上的能量集中指数权重和倒谱谐波因子权重，、分别表示空气压缩机运行过程中经过归一化处理后的t时刻第i个维度上的能量集中指数和倒谱谐波因子；根据所述目标时刻的全局故障置信度，确定高斯滤波算法的标准差，采用所述标准差对运行数据进行去噪处理，其中，所述标准差与全局故障置信度呈负相关；确定高斯滤波算法的标准差，包括： 所述标准差和全局故障置信度与1的和的倒数呈负相关，与高斯滤波去噪算法中标准差的最小值呈正相关。

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