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龙图腾网获悉龙滩水电开发有限公司龙滩水力发电厂申请的专利一种水轮发电机组的疲劳损伤预测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：CN118836108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410782540.3，技术领域涉及：F03B11/00；该发明授权一种水轮发电机组的疲劳损伤预测方法及系统是由张波涛;李平;农振昌;吴祖平;韩国振设计研发完成，并于2024-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水轮发电机组的疲劳损伤预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水轮发电机组的疲劳损伤预测方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取水轮发电机组中的顶盖固定组件；进行多维度运行监测和分析得到预测水压力，并结合预紧力数据得到螺栓的第一疲劳损伤预测约束；组建水轮发电机组的运行日志记录，分析得到多个固定导叶的第二疲劳损伤预测约束；对第一疲劳损伤预测约束与第二疲劳损伤预测约束进行分析，得到疲劳损伤预测结果。本发明解决了现有技术中传统水轮发电机组螺栓组件的疲劳损伤预测依赖于经验公式和专家判断，可靠性和精准度低的技术问题，达到了提高水轮发电机组螺栓组件的疲劳损伤预测的智能化水平和可靠性，并进行疲劳部件精准定位的技术效果。

本发明授权一种水轮发电机组的疲劳损伤预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种水轮发电机组的疲劳损伤预测方法，其特征在于，包括： 获取水轮发电机组中的顶盖固定组件，其中，所述顶盖固定组件包括螺栓和座环，所述座环包括多个固定导叶； 读取预定运行指标，并基于所述预定运行指标对所述水轮发电机组进行多维度运行监测得到实时运行信息，其中，所述水轮发电机组具备机组自重的标识； 激活水压预测模型对所述实时运行信息进行分析得到预测水压力，并结合所述螺栓的预紧力数据得到所述螺栓的第一疲劳损伤预测约束； 基于所述实时运行信息组建所述水轮发电机组的运行日志记录，所述运行日志记录包括第一历史记录； 分析所述第一历史记录中的第一历史压力脉动、第一历史卡门涡频率、第一历史固定导叶频率和所述机组自重，得到所述多个固定导叶的第二疲劳损伤预测约束； 激活疲劳损伤预测模型对所述第一疲劳损伤预测约束与所述第二疲劳损伤预测约束进行分析，得到所述顶盖固定组件的疲劳损伤预测结果； 得到预测水压力的过程，包括：将提取到的所述实时运行信息中的实时转速、实时负荷、实时压力作为所述水压预测模型的输入信息，得到所述水压预测模型的输出信息，其中，所述输出信息包括所述预测水压力，所述水压预测模型为对水压试验数据组进行有监督学习并检验得到的智能模型； 得到第二疲劳损伤预测约束的过程，包括： 判断所述第一历史卡门涡频率与所述第一历史固定导叶频率是否耦合； 若是耦合，生成第一单位历史耦合期，并加和所述第一单位历史耦合期得到历史耦合总期长； 对比所述第一历史压力脉动与预定压力脉动得到第一压力脉动对比偏差； 加和所述第一压力脉动对比偏差得到历史压力脉动总偏差； 将所述机组自重、所述历史耦合总期长与所述历史压力脉动总偏差作为所述第二疲劳损伤预测约束； 得到疲劳损伤预测结果的过程，包括： 步骤a：所述疲劳损伤预测模型包括螺栓疲劳损伤预测通道和固定导叶疲劳损伤预测通道； 步骤b：通过所述螺栓疲劳损伤预测通道对所述第一疲劳损伤预测约束进行分析，得到螺栓疲劳损伤预测指数； 步骤c：通过所述固定导叶疲劳损伤预测通道对所述第二疲劳损伤预测约束进行分析，得到固定导叶疲劳损伤预测指数； 步骤d1：若所述螺栓疲劳损伤预测指数大于所述固定导叶疲劳损伤预测指数，将所述螺栓疲劳损伤预测指数作为所述疲劳损伤预测结果； 步骤d2：若所述螺栓疲劳损伤预测指数小于所述固定导叶疲劳损伤预测指数，将所述固定导叶疲劳损伤预测指数作为所述疲劳损伤预测结果。

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