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龙图腾网获悉深圳市怡昌动力技术有限公司申请的专利一种实时感知的柴油发电机组故障预防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：CN119939169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510422439.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种实时感知的柴油发电机组故障预防方法及系统是由罗建;王伟发;马威;刘维田;卿海;谢财设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实时感知的柴油发电机组故障预防方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电气设备的状态监测和故障诊断技术领域，公开了一种实时感知的柴油发电机组故障预防方法及系统，所述方法包括获取柴油发电机组运行数据；根据所述机械振动数据，提取高频特征，得到机械故障趋势；根据所述柴油发电机组运行数据，采用傅里叶变换进行趋势分析，得到电气系统故障趋势；根据所述控制信号数据，进行时间序列分析，得到控制信号故障趋势；根据所述负荷变化数据，进行协同分析，得到负荷影响因子；根据所述柴油发电机组运行数据、所述机械故障趋势、所述电气系统故障趋势、所述控制信号故障趋势和所述负荷影响因子，进行关联分析并建立综合故障预测模型，得到故障预防策略。本方法能够实现柴油发电机组的全局动态故障预防。

本发明授权一种实时感知的柴油发电机组故障预防方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种实时感知的柴油发电机组故障预防方法，其特征在于，由计算机执行，包括： 获取柴油发电机组运行数据，包括机械振动数据、电气参数数据、控制信号数据、负荷变化数据、环境温度数据和湿度信息数据； 根据所述机械振动数据，采用小波变换提取高频特征，得到机械故障趋势，包括： 根据所述机械振动数据，采用小波变换进行特征提取，得到高频特征分量； 根据所述高频特征分量，结合预设的机械故障特征库，进行机械故障类型频率特征匹配，得到潜在机械故障类型； 根据所述机械振动数据，计算机械结构各部件的共振频率，分析机械磨损与振动频谱的对应关系，得到机械磨损程度； 根据所述机械振动数据，计算机械松动故障的加速度特征，进行加速度时域信号分析，得到机械松动风险； 根据所述潜在机械故障类型、所述机械磨损程度和所述机械松动风险，结合预设的机械故障特征库，进行机械故障趋势综合特征匹配，得到机械故障趋势； 根据所述柴油发电机组运行数据，采用傅里叶变换进行趋势分析，得到电气系统故障趋势； 根据所述控制信号数据，进行时间序列分析，提取时序变化规律，得到控制信号故障趋势； 根据所述负荷变化数据，结合所述环境温度数据与所述湿度信息数据进行多元协同分析，得到负荷影响因子； 根据所述柴油发电机组运行数据、所述机械故障趋势、所述电气系统故障趋势、所述控制信号故障趋势和所述负荷影响因子，进行关联分析并建立综合故障预测模型，得到故障预防策略,包括： 根据所述机械故障趋势、所述电气系统故障趋势、所述控制信号故障趋势和所述负荷影响因子，采用多源数据融合技术，进行关联影响分析，得到多维度关联矩阵； 根据所述多维度关联矩阵，采用深度神经网络算法，进行训练并建模，得到故障概率预测模型； 根据所述故障概率预测模型，结合预设的维修成本与风险后果权重表，进行模型参数动态优化，得到综合故障预测模型； 将所述柴油发电机组运行数据输入到综合故障预测模型中，得到故障预防策略。

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