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龙图腾网获悉四川凉山水洛河电力开发有限公司申请的专利一种水电站设备状态监控数据特征提取评估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：CN120632499B 。

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：202511154036.X，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种水电站设备状态监控数据特征提取评估方法是由华超;黄东;王星设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水电站设备状态监控数据特征提取评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水电站设备状态监测技术领域，公开了一种水电站设备状态监控数据特征提取评估方法，包括：首先，基于设备物理结构，构建能量传递拓扑网络模型；其次，获取各节点的多源异构监测信号，并将其统一转换为以瓦特为单位的能量耗散率；然后，基于所述拓扑网络模型与能量耗散率，提取包括总系统熵产率、熵产拓扑中心性、主路径信息保真度等系统级状态特征，以及节点耗散能谱熵等组件级状态特征；最后，组合所述特征生成综合状态评估向量，并基于系统级特征进行故障定位、组件级特征进行故障模式判断，实现协同故障诊断。通过在统一的能量框架下融合多源信息，实现了对设备状态的多维度、层级化评估与精准诊断。

本发明授权一种水电站设备状态监控数据特征提取评估方法在权利要求书中公布了：1.一种水电站设备状态监控数据特征提取评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于水电站设备的物理结构，构建能量传递拓扑网络模型，所述能量传递拓扑网络模型包括代表设备物理组件的节点、以及代表所述物理组件之间能量传递路径的边； 步骤S2：获取与所述节点对应的多源异构监测信号； 步骤S3：对所述多源异构监测信号进行能量率统一表征，得到表征各个所述物理组件能量耗散水平的能量耗散率； 步骤S4：基于所述能量传递拓扑网络模型以及所述能量耗散率，提取系统级状态特征及组件级状态特征； 步骤S5：将所述系统级状态特征与所述组件级状态特征进行组合，生成多维度的综合状态评估向量； 步骤S6：基于所述系统级状态特征与所述组件级状态特征进行协同故障诊断，生成包含故障位置信息和故障模式信息的诊断结论； 所述步骤S3中对所述多源异构监测信号进行能量率统一表征的步骤被具体实现为：针对与单一节点关联的监测信号，将其从各自的物理维度统一转换至能量率维度，以获得该节点总的能量耗散率；其中，所述转换包括： 将所述多源异构监测信号中的振动信号，依据其对应的物理组件的等效质量，转换为动能耗散功率； 将所述多源异构监测信号中的温度信号，依据其对应的物理组件的比热容和质量，转换为热能耗散功率； 将所述多源异构监测信号中的声学信号，依据其传播介质的物理属性和等效声学辐射面积，转换为声能辐射功率； 所述步骤S4中提取的系统级状态特征包括熵产拓扑中心性；所述熵产拓扑中心性的确定方法为：在构成所述能量传递拓扑网络模型的所有节点中，识别出具有最大能量耗散率的节点，并将该节点的标识作为所述熵产拓扑中心性，用以定位能量耗散最显著的物理组件； 所述步骤S4中提取的组件级状态特征包括节点耗散能谱熵，该特征专用于对由所述熵产拓扑中心性所确定的能量耗散最显著的节点进行故障模式诊断，其提取步骤被具体实现为： 首先，针对由所述熵产拓扑中心性所确定的节点，获取其对应的原始监测信号； 然后，计算所述原始监测信号的功率谱，得到描述该节点能量耗散在频域上分布情况的耗散能谱； 最后，将所述耗散能谱进行归一化处理并计算其信息熵，得到所述节点耗散能谱熵； 所述步骤S6中进行协同故障诊断的步骤，其具体实现为： 利用由所述熵产拓扑中心性所确定的物理组件，来确定所述诊断结论中的故障位置信息； 利用所述节点耗散能谱熵的数值高低，来判断所述诊断结论中的故障模式是属于能量集中在确定性频率的故障模式，还是属于能量分散在宽频带的故障模式； 并将所述故障位置信息与所述故障模式信息进行关联，以生成所述诊断结论。

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