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龙图腾网获悉中国联合重型燃气轮机技术有限公司申请的专利燃气轮机压气机出口压力在线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：CN120744356B 。

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：202510823534.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权燃气轮机压气机出口压力在线监测方法及系统是由刘志勇;朱玉昊;白涛;章旋;潘根;赵瑜设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本燃气轮机压气机出口压力在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及燃气轮机性能监测技术领域，公开了燃气轮机压气机出口压力在线监测方法及系统，该方法通过获取离线健康数据集构建离线基准模型，划分负荷等级建立离线子模型，再经增量学习生成在线子模型，结合在线与离线预测序列评估性能衰退；本发明通过离线基准模型和在线子模型的协同作用，解决了现有模型在多负荷工况下出口压力预测不准确以及性能衰退监测滞后或误判的问题，实现了燃气轮机压气机出口压力的高精度动态监测与性能衰退的及时预警。

本发明授权燃气轮机压气机出口压力在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.燃气轮机压气机出口压力在线监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取燃气轮机开始投入运行时的离线健康数据集，根据离线健康数据集构建出口压力预测离线基准模型；将燃气轮机的负荷划分为n1个负荷等级，基于出口压力预测离线基准模型，建立各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型；所述离线健康数据集包括不同负荷下直接测量得到的第一健康工况数据和计算得到的第二健康工况数据；所述第一健康工况数据包括压气机进口温度时序、压气机出口温度时序、压气机进口压力时序、压气机出口压力时序、IGV角度时序、VGV角度时序、输出功率时序、透平冷却空气阀位显示时序、压气机运行时间、水洗状态标识时序；所述第二健康工况数据包括压气机效率时序； 将压气机进口温度时序、压气机进口压力时序、IGV角度时序、VGV角度时序、输出功率时序、透平冷却空气阀位显示时序、压气机运行时间、水洗状态标识时序、压气机效率时序共9类特征，按设定的时间窗口进行滑动窗口采样，形成[样本数，窗口长度，特征数]的三维张量，作为出口压力预测离线基准模型的输入，对应输出为每个窗口最后一个时间步的压气机出口压力；所述出口压力预测离线基准模型采用两层LSTM神经网络结构，包括输入层、隐藏层和全连接层；所述隐藏层包含2层LSTM层； 所述基于出口压力预测离线基准模型，建立各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型的方法包括：从离线健康数据集中筛选各负荷等级的离线数据子集；基于各负荷等级的离线数据子集，初始化各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型；将出口压力预测离线基准模型中的部分参数复制到各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型中；所述部分参数包括位于LSTM层中的权重矩阵和偏置向量；利用出口压力预测离线基准模型对各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型进行预训练，得到各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型的初始参数；利用对应负荷等级的离线数据子集对具备初始参数的各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型进行专门化训练，得到各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型的最终参数； 基于各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型，通过增量学习，建立各负荷等级对应的出口压力预测在线子模型； 所述建立各负荷等级对应的出口压力预测在线子模型的方法包括：基于各负荷等级对应的出口压力预测离线子模型的最终参数，构建各负荷等级对应的出口压力预测在线子模型；获取燃气轮机各负荷等级的实时运行工况数据，利用各负荷等级的实时运行工况数据，通过增量学习，实时更新各负荷等级对应的出口压力预测在线子模型的参数，得到最终n1个负荷等级对应的n1个出口压力预测在线子模型；所述出口压力预测在线子模型在架构上与出口压力预测离线子模型完全一致，均采用两层LSTM神经网络结构，包含输入层、隐藏层和全连接层，输入特征维度与出口压力预测离线子模型相同，输出为压气机出口压力预测序列； 根据出口压力预测在线子模型，得到当前工况的出口压力在线预测序列；根据出口压力预测离线子模型，得到当前工况的出口压力离线预测序列；根据出口压力在线预测序列和出口压力离线预测序列，进行燃气轮机性能衰退评估并预警。

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