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龙图腾网获悉湖南大学;湖南五凌电力科技有限公司申请的专利一种水轮机监测方法及装置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：CN116517746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211093795.6，技术领域涉及：F03B11/00；该发明授权一种水轮机监测方法及装置是由何智成;谭刚;胡边;李崇仕;何葵东;赵训新;胡勇胜设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种水轮机监测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开提供了一种水轮机监测方法及装置，其中，该方法包括：采用自适应小波半软阈值去噪方法对水轮机振动信号数据进行去噪；采用小波能量系数分析法与小波分解系数均方值统计分析法相结合，从振动信号数据中提取特征数据，并建立水轮机组诊断样本数据库；利用基于深度学习的不确定性贝叶斯神经网络模型挖掘水轮机数据之间的特征关系，解决了现有技术中通过离线状态下，人工复检的方式进行水轮机检测，实施难度高、覆盖率底，容易出现漏检、无法对服役状态下的水轮机组进行实时在线监测的问题。

本发明授权一种水轮机监测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种水轮机监测方法，其特征在于，包括： 采用自适应小波半软阈值去噪方法对水轮机振动信号数据进行去噪，包括： 利用小波变换对含噪声的所述振动信号数据进行多尺度分解和自适应去噪，包括：根据振动信号特征选用目标小波基，对信号进行N层分解，计算1到N细节系数和第N层近似系数用于估计噪声偏差和计算对应层数的半软阈值，利用计算得到的半软阈值将信号系数进行判别处理，幅值低于所述半软阈值的小波系数置为0，高于所述半软阈值的小波系数完全保留或者做相应的收缩处理； 最后将处理后获得的小波系数通过小波逆变换进行重构，得到去噪处理后的高精度振动信号数据； 所述利用小波变换对含噪声的所述振动信号数据进行多尺度分解和自适应去噪为：通过公式、和对水轮机振动信号数据进行去噪，式中，为第i层小波分解的自适应阈值，为小波分解第i层细节系数，为信号的噪声方差，为重构的第i层小波，a、b和C为常数； 采用小波能量系数分析法与小波分解系数均方值统计分析法相结合，从所述振动信号数据中提取特征数据，包括： 利用基本函数对去噪后的振动信号数据进行小波分解得到小波变换函数； 利用得到的小波变换函数计算各个频带的小波能量系数； 建立小波能量系数的分布状态； 将半软阈值去噪后的振动信号数据经过J个尺度分解为J+1个频率范围的分量； 在能量密集的频带上设置小波系数的均方值与小于1加权系数乘积的阈值，用T来表示； 当小波分解系数大于T时，统计大于小波分解系数T的小波分解系数的个数，用N表示； 每个特征频带的小波分解系数的均方值用参数RN表示，建立大于阈值T的小波分解系数的个数N与RN的对应关系； 所述特征数据用于表征水轮机不同故障模式下的振动以及水轮机组响应，并建立水轮机组诊断样本数据库； 利用基于深度学习的不确定性贝叶斯神经网络模型挖掘水轮机数据之间的特征关系。

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