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龙图腾网获悉国网天津市电力公司滨海供电分公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司申请的专利一种机电耦合系统健康管理方法、系统、设备及介质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：CN121232789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511793749.0，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权一种机电耦合系统健康管理方法、系统、设备及介质是由张黎明;胡益菲;翟世雄;白玉苓;张雨蔚;曹永进;谭靖;王雪生;李鹏程;郭世琦;张智达;郭健羽;庄乾宇;王国卿;许腾浩设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机电耦合系统健康管理方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及机电管理技术领域，特别涉及一种机电耦合系统健康管理方法、系统、设备及介质。本公开采用健康状态基线建模范式，不依赖于难以获取的海量历史故障数据，而是利用充分的正常运行数据进行建模，从根本上解决了传统数据驱动方法因故障样本稀缺而难以在工业现场有效部署的技术难题。同时，通过多层级异常确认策略，能够有效滤除随机噪声和瞬时干扰，确保最终发出的告警具有极高的置信度，显著降低了误报率，从而提升系统的整体可靠性。本公开将剩余使用寿命的预测从传统的单一确定值，升级为包含期望值、标准差和置信区间的完整概率分布。解决了现有技术无法量化预测不确定性的问题，为管理者提供了清晰的、基于概率的风险评估工具。

本发明授权一种机电耦合系统健康管理方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种机电耦合系统健康管理方法，其特征在于，所述方法包括： 采集健康工况下的多维时间序列数据，构建健康状态下的多维特征向量数据集，基于多维特征向量数据集构建并训练用于反映机电耦合系统运行状态的健康状态基线模型；其中，机电耦合系统包括电动机、绝缘传动杆和发电机； 在机电耦合系统在线运行期间，获取当前时刻的实时传感器特征向量，并将其输入健康状态基线模型以得到预测特征向量，通过计算实时传感器特征向量与预测特征向量之间的差异，生成反映系统状态偏差的实时残差序列； 基于实时残差序列识别异常告警，并分析得到故障模式； 基于故障模式，对机电耦合系统在当前状态下剩余使用寿命进行概率性预测，并生成相应的运维指导策略； 健康状态基线模型，为物理信息自编码器，其损失函数被定义为数据重构损失与一个包含多个关键失效物理过程的物理规律残差损失的加权和： ； 其中，wrecon表示数据重构损失权重，wphys表示物理规律残差损失权重； 物理规律残差损失为在计算域内所有采样点上，通过各物理模型产生的残差的均方误差的加权和； 其中，各物理模型，包括：非线性轴承动力学模型、帕里斯裂纹扩展模型和多因素电气绝缘老化模型； 非线性轴承动力学模型，用于约束系统的振动行为； 帕里斯裂纹扩展模型，用于约束传动杆的疲劳损伤累积过程； 多因素电气绝缘老化模型，用于约束电机、发电机或传动杆的绝缘退化过程； 基于实时残差序列识别异常告警，包括： 对实时残差序列执行多层级异常确认策略，过滤随机扰动并识别确定性的异常事件，当且仅当一个偏差通过所有层级的检验后，才将其确认为高置信度异常并触发异常告警； 多层级异常确认策略，包括： 第一层为时间序列动态检验，用于确认异常的持续性与趋势性； 第二层为工况自适应阈值评估，用于确保基准阈值的动态精确性；其中，阈值为基于实时工况向量的函数； 第三层为多传感器信息交叉印证，用于确认异常的物理关联性； 分析得到故障模式，包括： 当触发异常告警时，基于因果图进行因果溯源，利用健康状态基线模型进行反向事实分析，以识别并输出导致当前异常状态的根本原因事件及其物理传导路径； 其中，因果图为有向无环因果图，其节点代表系统的关键物理变量，有向边代表变量间的直接因果关系； 反向事实分析基于因果图进行，当检测到图中某一下游节点变量异常时，选择其上游父节点变量作为潜在原因，通过强制固定上游父节点变量为正常值并重新仿真，通过观察下游节点变量是否从异常恢复正常来量化上游父节点变量的因果贡献度。

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