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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种储能水电站机组振动故障在线诊断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：CN121051482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511601754.7，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权一种储能水电站机组振动故障在线诊断方法及系统是由刘泽林;李继清设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种储能水电站机组振动故障在线诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及机械振动技术领域，揭露了一种储能水电站机组振动故障在线诊断方法及系统，所述方法包括：采集机组在多种运行工况下的原始振动数据集；通过调整时间帧和空间参考系消除不同来源信号的时空偏差，得到标准化振动数据矩阵；对标准化振动数据矩阵进行抗干扰融合，并对抗干扰融合后的数据进行量纲统一操作，得到多源抗噪数据立方体；对多源抗噪数据立方体进行多维度振动故障特征耦合分析，得到振动故障特征拓扑集；将振动故障特征拓扑集与历史故障案例库进行特征映射匹配，得到故障诊断结果序列；基于实时反馈数据对故障诊断结果序列进行动态修正，得到最终故障诊断报告；本发明可以提高机组振动故障在线诊断的准确率。

本发明授权一种储能水电站机组振动故障在线诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种储能水电站机组振动故障在线诊断方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集机组在多种运行工况下的原始振动数据集； S2、通过调整时间帧和空间参考系消除所述原始振动数据集中不同来源信号的时空偏差，得到所述机组的标准化振动数据矩阵； S3、对所述标准化振动数据矩阵进行抗干扰融合，并对抗干扰融合后的数据进行量纲统一操作，得到所述机组的多源抗噪数据立方体，包括： 对所述标准化振动数据矩阵中的多源信号进行融合，得到所述机组的初始融合数据矩阵； 对所述初始融合数据矩阵进行小波阈值去噪，得到所述机组的抗干扰融合数据； 对所述抗干扰融合数据进行量纲归一化处理，得到所述机组的归一化特征数据集； 将所述归一化特征数据集按照特征维度进行结构化整合，得到所述机组的多源抗噪数据立方体； S4、对所述多源抗噪数据立方体进行多维度振动故障特征耦合分析，得到所述多源抗噪数据立方体的振动故障特征拓扑集； S5、将所述振动故障特征拓扑集与历史故障案例库进行特征映射匹配，得到所述振动故障特征拓扑集的故障诊断结果序列，包括： 获取所述历史故障案例库中的故障特征拓扑结构； 提取所述振动故障特征拓扑集与所述故障特征拓扑结构中对应节点的特征向量； 基于所述特征向量，计算所述振动故障特征拓扑集与所述故障特征拓扑结构的拓扑相似度，所述拓扑相似度的计算公式如下： ； 式中，为所述拓扑相似度，为特征拓扑结构中的节点总数，为第个节点的预设权重系数，为节点索引，为所述振动故障特征拓扑集中第个节点的特征向量，为所述故障特征拓扑结构中第个节点的特征向量，为两个特征向量之间相似度的函数； 根据所述拓扑相似度与预设阈值的比较结果，筛选出匹配的故障特征拓扑结构以构成候选故障集； 对所述候选故障集中的故障类型进行置信度评估，得到所述候选故障集的故障类型置信度序列； 根据所述故障类型置信度序列生成所述故障诊断结果序列； S6、基于实时反馈数据对所述故障诊断结果序列进行动态修正，得到所述机组的最终故障诊断报告。

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