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龙图腾网获悉宿迁逸达新材料有限公司申请的专利一种用于聚酯短纤生产的电力设备故障在线监测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：CN121805756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610275785.6，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权一种用于聚酯短纤生产的电力设备故障在线监测系统是由祝利华;谢明;张勇;徐扬雄;张庆喜设计研发完成，并于2026-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于聚酯短纤生产的电力设备故障在线监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工业设备监测技术领域，具体为一种用于聚酯短纤生产的电力设备故障在线监测系统，包括：特征提取、动态分析、演变预测、异常识别、特征构建和诊断匹配模块。系统实时采集电力设备运行数据，提取时序特征并计算动态偏移向量，进而预测状态演变轨迹并识别初步异常。特征构建模块会回溯提取与异常关联的特征片段，经多层级信号解构得到不同物理意义的故障分量信号，并输入故障特征图谱生成器，构建反映故障演化规律的三维故障特征图谱。诊断匹配模块则通过将该三维图谱与预设故障知识库进行模式匹配，确定具体的故障类型及其演化阶段。本发明实现了对故障萌芽的早期发现、对故障类型的精确辨识以及对故障演化阶段的动态判断。

本发明授权一种用于聚酯短纤生产的电力设备故障在线监测系统在权利要求书中公布了：1.一种用于聚酯短纤生产的电力设备故障在线监测系统，其特征在于，所述系统包括： 特征提取模块，实时采集聚酯短纤生产线中电力设备的运行状态数据，并进行多维时间序列特征提取，生成表征电力设备运行状态的时序特征序列； 动态分析模块，根据所述时序特征序列计算电力设备运行状态与标准运行状态间的动态偏移向量； 演变预测模块，利用所述动态偏移向量驱动故障模式演化模型，预测电力设备未来时刻的运行状态演变轨迹； 异常识别模块，基于所述运行状态演变轨迹生成覆盖不同故障类型的多维异常信号阈值，将所述时序特征序列与所述多维异常信号阈值进行实时比对，识别并定位初步的故障异常信号； 特征构建模块，根据所述初步的故障异常信号回溯至所述时序特征序列中，提取与所述初步的故障异常信号相关联的完整特征片段，并进行多层级信号解构，分解得到不同物理意义下的故障分量信号，将所述故障分量信号输入至故障特征图谱生成器，构建反映故障演化规律的三维故障特征图谱； 诊断匹配模块，根据所述三维故障特征图谱与预设的故障知识库进行模式匹配，确定电力设备的具体故障类型及其演化阶段； 所述进行多维时间序列特征提取，生成表征电力设备运行状态的时序特征序列，具体包括： 从原始运行状态数据流中分别截取固定时间窗口的电压数据段、电流数据段、功率因数数据段及温度数据段； 对所述电压数据段进行频谱分析，提取基波幅值、主要谐波畸变率及电压不平衡度特征； 对所述电流数据段进行时域和频域联合分析，提取电流有效值变化率、峰值因子以及电流谐波总畸变率特征； 对所述功率因数数据段进行统计分析，提取功率因数均值、波动方差及突变次数特征； 对所述温度数据段进行趋势分析，提取温度上升斜率、局部极值点及温升速率特征； 将提取到的所有特征按时间窗口顺序排列，组合形成所述时序特征序列； 所述利用所述动态偏移向量驱动故障模式演化模型，预测电力设备未来时刻的运行状态演变轨迹，具体包括： 将当前的动态偏移向量输入至预训练的故障模式演化模型； 所述故障模式演化模型根据历史故障数据学习到的演化规律，以当前动态偏移向量为初始状态，进行多步迭代推演； 每次迭代推演预测出未来一个时间步长后的动态偏移向量； 将连续多个时间步长预测出的动态偏移向量按时间顺序连接，形成所述电力设备未来时刻的运行状态演变轨迹； 所述运行状态演变轨迹描述了未来一段时间内，电力设备运行状态偏离标准状态的路径与程度； 所述根据所述初步的故障异常信号回溯至所述时序特征序列中，提取与所述初步的故障异常信号相关联的完整特征片段，具体包括： 根据所述初步的故障异常信号中包含的时间点信息，向前回溯设定长度的历史时间； 从所述时序特征序列中，截取从回溯起始点到当前时间点的全部特征数据； 以触发初步异常标记的特征维度为核心，提取历史特征数据中所有相关维度的完整数值序列； 对提取到的各维度完整数值序列进行时间对齐和标准化处理； 将处理后的各维度数值序列整合，形成反映异常从潜伏到显现全过程的所述完整特征片段。

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