买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种基于聚类关联规则和ContiFormer网络的一次风机运行状态智能监测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：CN118391290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410289347.6，技术领域涉及：F04D27/00；该发明授权一种基于聚类关联规则和ContiFormer网络的一次风机运行状态智能监测方法是由黄从智;屈双艳设计研发完成，并于2024-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于聚类关联规则和ContiFormer网络的一次风机运行状态智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于聚类关联规则和ContiFormer网络的一次风机运行状态智能监测方法，首先采集一次风机在运行过程中产生的大量历史数据，采用改进K‑means聚类算法对温度、振动、压力等数据进行聚类分析，利用Apriori算法通过循环搜索寻找频繁项，挖掘温度、振动、压力等数据间的关联规则，将关联规则引入ContiFormer网络模型，ContiFormer对监测变量进行预测。利用核密度估计法分析预测偏差，确定预警阈值，对一次风机运行状态进行监测，以解决机组处于灵活多变运行工况下，一次风机运行状态智能在线监测问题。

本发明授权一种基于聚类关联规则和ContiFormer网络的一次风机运行状态智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类关联规则和ContiFormer网络的一次风机运行状态智能监测方法，其特征在于，按照以下步骤实施： 步骤1：收集指定时间段内机组分布式控制系统内一次风机的历史运行状态数据，主要包括发电机有功功率、主蒸汽压力、主蒸汽流量、主蒸汽温度、总风量、入口风量、入口温度、出口压力、出口温度、一次风机电流、驱动端水平振动幅值、驱动端垂直振动幅值、驱动端轴承温度、自由端轴承温度； 步骤2：对历史运行数据进行清洗，剔除所有负值数据； 步骤3：对数据进行归一化处理，使数据标准统一化，不受数据量级的影响； 步骤4：采用改进K-means算法对归一化后的历史运行数据进行聚类分析； 步骤5：利用Apriori算法通过循环搜索寻找频繁项，挖掘步骤1中不同特征状态参数间的关联规则，结合其实际运行状态确定ContiFormer网络的输入和输出； 步骤6：依据时间序列递推，采用动态训练的方式划分模型的训练集和测试集； 步骤7：针对特征状态参数设计ContiFormer网络，通过滑动窗口算法规定输入网络的时间序列长度，预测下个单位时间的参数状态数据，利用历史数据对网络进行训练和测试，直到模型的训练误差小于预先设定的阈值； 步骤8：将关联规则中的支持度和可信度赋值给ContiFormer网络的初始权值，提高模型预测的精确度和可靠性； 步骤9：将时间序列数据输入步骤7训练好的ContiFormer网络模型并进行在线训练； 步骤10：获取所述ContiFormer网络模型得到的预测值ym与实际值y之间的偏差序列error； 步骤11：融合步骤10所得的多变量预测误差作为预测偏离度，使用核密度估计方法设定预警阈值； 步骤12：根据步骤11设定的预警阈值，对一次风机进行状态监测并进行故障预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华北电力大学，其通讯地址为：102206 北京市昌平区回龙观北农路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。