一种煤制油机泵智能传感器自诊断自校准方法

本申请属于工业自动化控制技术领域，具体涉及一种煤制油机泵智能传感器自诊断自校准方法，旨在解决煤制油机泵传感器在特殊工况下的监测可靠性问题。该方法包括：构建多类型传感器网络，部署振动、温度、压力、流量传感器实现机泵状态全面感知；建立与煤化工工艺介质特性关联的机泵机理模型，融合深度学习算法构建机理‑数据双驱动故障诊断模型；建立环境参数与校准系数的映射关系，采用时变校准系数动态更新算法实现传感器漂移自补偿；建立异常检测与自校准触发的联动机制，实现传感器异常状态的自动检测和自校准恢复。本申请能够有效提升煤制油机泵传感器在复杂工况下的监测可靠性和长期运行稳定性，为煤制油机泵的智能化运维提供技术支撑。