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龙图腾网获悉北京华科同安监控技术有限公司申请的专利一种水轮发电机组在线状态监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：CN120596805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511093340.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种水轮发电机组在线状态监测方法及系统是由朱玉良;郑松远;万方清;陈泽阳设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水轮发电机组在线状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及发电机监测技术领域，特别涉及一种水轮发电机组在线状态监测方法及系统，包括：采集数据，通过轻量化TinyML推理模型对数据进行预处理；通过PCA对预处理后的数据进行降维处理，对降维后的数据进行动态归一化；通过特征提取模块对归一化后的数据进行卷积特征提取，通过稀疏注意力机制，从卷积特征中提取注意力增强特征；通过贝叶斯网络特征融合模块，基于贝叶斯网络拓扑计算后验概率；通过多模态融合模型结合后验概率获得故障概率向量和整合后的特征向量；通过故障概率向量、预测剩余寿命、当前工况特征，输出预警等级、故障类型和预计故障时间。本方案通过多模态融合与贝叶斯推理，提高诊断效率与可靠性。

本发明授权一种水轮发电机组在线状态监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在线状态监测方法，其特征在于，所述方法包括： 部署MEMS传感器阵列，采集数据，通过轻量化TinyML推理模型对数据进行预处理； 通过PCA对预处理后的数据进行降维处理，对降维后的数据进行动态归一化； 通过特征提取模块对归一化后的数据进行卷积特征提取，通过稀疏注意力机制，从卷积特征中提取注意力增强特征； 通过贝叶斯网络特征融合模块，将注意力增强特征与贝叶斯网络提取的因果特征进行融合，基于贝叶斯网络拓扑计算后验概率； 通过随机森林提取统计特征，通过SVM提取非线性特征，通过Transformer计算池化特征，通过多模态融合模型结合后验概率获得故障概率向量和整合后的特征向量； 对整合后的特征向量和故障概率向量进行特征增强，通过RUL预测网络输出预测剩余寿命，通过故障概率向量、预测剩余寿命、当前工况特征，输出预警等级、故障类型和预计故障时间； 所述故障概率向量计算过程如下所示： 提取振动均值、温度方差，通过100棵决策树捕捉数据分布规律，获得统计特征；采用RBF核函数提取非线性特征，映射高维空间中线性不可分的故障模式；将Transformer池化特征、RF统计特征、SVM非线性特征与贝叶斯后验概率拼接，形成85维综合特征向量；通过2层全连接投影层降维；基于历史准确率和贝叶斯不确定性动态加权，最终输出10类故障概率向量； 所述预警等级、故障类型和预计故障时间具体计算过程如下所示： 将多模态融合的特征向量与故障概率向量拼接为增强特征，输入3层全连接网络，通过Sigmoid映射至[0,1]后乘以理论最大值，输出剩余寿命，通过变分推断将推理延迟控制在50ms内；基于故障概率向量的最大值确定主故障类型，若故障概率超过主故障30%则标记为复合故障；结合动态阈值和贝叶斯不确定性，输出预警等级；对RUL进行严重性系数修正和时间窗口平滑，结合当前时间戳推导故障时间，通过历史RUL波动计算时间可信度。

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