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龙图腾网获悉福建省力得自动化设备有限公司申请的专利一种用于水轮发电机组的异常监测的系统和方法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：CN120086717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510558938.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种用于水轮发电机组的异常监测的系统和方法是由郭忠慧;陈良伟;梁坚设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于水轮发电机组的异常监测的系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水轮发电机组异常监测技术领域，尤其为一种用于水轮发电机组的异常监测的系统和方法，包括传感器模块、边缘计算节点、云端分析平台和调度决策中心，传感器模块全面采集机组运行及水文数据，边缘计算节点进行数据预处理，云端分析平台运用多源数据融合、动态预警模型库和自适应阈值调整等技术实现精准预警，调度决策中心通过资源匹配引擎和应急预案生成模块优化调度决策，工业通信网络保障数据可靠传输。此外，还设有可视化交互界面和状态评估报告生成模块。本发明实现了对水轮发电机组的全面、精准监测与智能预警，有效提升故障处理效率，降低误报漏报概率，优化资源调配，增强操作安全性，为水轮发电机组稳定运行提供有力保障。

本发明授权一种用于水轮发电机组的异常监测的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种用于水轮发电机组的异常监测的系统，其特征在于：包括： 传感器模块：包含布置在水轮发电机组本体关键部位的振动传感器阵列、温度传感器组、压力传感器和流量传感器，以及设置于水工建筑的水文监测单元； 边缘计算节点：配置为接收并预处理传感器数据，包含数据校验模块、特征提取模块和本地存储单元； 云端分析平台：设有： 多源数据融合模块：用于整合机组运行数据、水文数据和电网负荷数据； 动态预警模型库：包含基于改进型LSTM的振动趋势预测子模型、加权支持向量机驱动的温度异常分类子模型和基于迁移学习的故障模式识别子模型；所述动态预警模型库的工作方法包括： 建立设备健康基线：采用改进型混合小波包分解算法提取特征； 实时异常检测：通过加权马氏距离衡量实时特征向量相对于基准的偏离程度； 多模型协同决策：当子模型报警置信度超过阈值时，最终报警概率的计算公式为： ，其中，为最终的报警概率；为动态权重系数；为基于改进型LSTM的振动趋势预测子模型输出的报警概率；为加权支持向量机驱动的温度异常分类子模型输出的报警概率；为基于迁移学习的故障模式识别子模型输出的报警概率；为激活函数，将输入值映射到区间； 自适应阈值调整模块：根据设备运行时长和维护记录动态修正报警阈值，所述自适应阈值调整模块包含： 工况适应单元，振动阈值通过基准振动阈值乘以包含水头变化率和功率变化影响的修正项计算得到； 寿命修正单元，温度阈值通过初始温度阈值乘以包含材料劣化系数、设备承受应力与临界应力比值、损伤指数和持续时间累积的非线性修正项计算得到； 调度决策中心：包括： 资源匹配引擎：连接备件库存数据库和人员资质数据库； 应急预案生成模块：配置为根据预警等级生成包含设备停机建议、备件调拨方案和抢修人员调度指令的应急方案； 可视化交互界面：提供三维设备状态展示和操作确认功能； 工业通信网络：采用OPCUA协议连接各模块，并设有时间敏感网络通道保障关键数据传输。

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