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龙图腾网获悉武汉伯斯特阀门集团有限公司申请的专利一种高压电站阀门的压力检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：CN120538752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510805269.5，技术领域涉及：G01M3/02；该发明授权一种高压电站阀门的压力检测方法是由刘少华;洪振华设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高压电站阀门的压力检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种高压电站阀门的压力检测方法，涉及高压电站阀门的技术领域，其方法包括：获取待检测的高压电站阀门的规格信息及材质信息；基于所述规格信息及材质信息计算出打压装置的初始功率和开度阀的初始开度并控制打压装置和开度阀启动；在检测过程中通过温度传感器、流速传感器、第一压力检测装置和第二压力检测装置实时采集压力室单元内的温度、流速、排气口压力和压力室内部压力数据，记为检测数据；控制单元根据采集到所有检测数据判断压力室单元内的压力状态和阀门的密封性能。在本申请中，检测初始条件与阀门特性匹配，进而提高了检测的针对性及准确性。

本发明授权一种高压电站阀门的压力检测方法在权利要求书中公布了：1.一种高压电站阀门的压力检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的高压电站阀门的规格信息及材质信息； 基于所述规格信息及材质信息计算出打压装置的初始功率和开度阀的初始开度并控制打压装置和开度阀启动； 在检测过程中通过温度传感器、流速传感器、第一压力检测装置和第二压力检测装置实时采集压力室单元内的温度、流速、排气口压力和压力室内部压力数据，记为检测数据； 控制单元根据采集到所有检测数据判断压力室单元内的压力状态和阀门的密封性能； 基于所述规格信息及材质信息计算出打压装置的初始功率和开度阀的初始开度，并控制打压装置和开度阀启动，包括： 将所述规格信息中的阀门通径、公称压力以及材质信息中的材料屈服强度、弹性模量输入到预先建立的功率计算模型中；所述功率计算模型输出为打压装置的初始功率； 根据计算得到的打压装置的初始功率，结合压力室单元的容积、进水管道的管径和长度计算出所需的水流流量； 将计算得到的水流流量输入到开度阀开度计算模型中；所述开度阀开度计算模型根据开度阀的流量特性曲线建立；开度阀开度计算模型输出为开度阀的初始开度； 控制单元根据计算得到的打压装置的初始功率和开度阀的初始开度，分别向打压装置和开度阀发送控制信号，启动打压装置和开度阀； 在向打压装置和开度阀发送控制信号后，所述方法还包括： 控制单元实时监测打压装置的实际功率和开度阀的实际开度，并与计算得到的初始功率和初始开度进行对比； 若实际功率和初始功率的偏差超过预设的功率偏差阈值，或者实际开度和初始开度的偏差超过预设的开度偏差阈值，则控制单元根据偏差大小调整控制信号，对打压装置的功率和或开度阀的开度进行修正； 控制单元根据采集到所有检测数据判断压力室单元内的压力状态，包括： 计算压力室内部压力数据在第一时长内的标准差，若所述标准差小于预设的压力稳定阈值，则判定压力室内部压力处于稳定状态； 监测压力室内部压力随时间的变化趋势，计算压力的一阶导数，若一阶导数大于预设的压力变化率阈值，则判定为处于不稳定状态； 计算压力室内部压力的平均值，将所述平均值与预设的目标压力进行比较得到两者的差值，若差值小于预设的压力偏差阈值，则判定压力达到目标要求； 所述方法还包括： 收集打压装置于不同工况下的能耗数据以及对应的阀门规格信息、材质信息、压力室单元容积、进水管道管径和长度； 以阀门规格信息、材质信息、压力室单元容积、进水管道管径、长度和检测时长作为输入特征、打压装置能耗作为输出标签，训练得到能耗评估模型； 在打压装置上安装电能监测设备以实时采集打压装置的能耗数据； 将所采集的实时能耗数据传输至控制单元，控制单元对实际能耗与能耗评估模型预测的理论能耗进行对比分析； 结合能耗评估模型以降低能耗为目标对所述功率计算模型输出的初始功率进行调整； 在检测过程中，控制单元依据实时采集的压力室单元内的温度、流速、排气口压力和压力室内部压力数据，对打压装置的功率进行动态调整；当压力室内部压力接近预设目标压力且处于稳定状态时，降低打压装置的功率；当压力出现波动且需要快速调整时，提高功率； 所述控制单元根据采集到的所有检测数据判断阀门的密封性能，包括： 建立密封性能评估模型，所述密封性能评估模型以压力室内部压力数据、排气口压力数据、温度数据、流速数据以及阀门的规格信息、材质信息作为输入特征； 通过所述密封性能评估模型计算阀门密封面的泄漏率；其中，根据压力室内部压力与排气口压力的差值、温度数据修正后的介质密度、流速数据计算单位时间内的泄漏体积； 将计算得到的泄漏率与预设的密封性能阈值进行对比，若泄漏率小于等于所述密封性能阈值，则判定阀门密封性能合格；若泄漏率大于所述密封性能阈值，则判定阀门密封性能不合格； 其中，所述密封性能评估模型通过以下步骤训练得到： 收集历史检测中阀门密封性能合格与不合格的样本数据，样本数据包括检测数据、阀门规格信息、材质信息以及密封性能实际判定结果； 采用神经网络算法，以检测数据、阀门规格信息、材质信息作为输入，以密封性能实际判定结果作为输出标签，对初始模型进行训练和验证，直至初始模型的分类准确率达到预设精度要求。

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