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龍圖騰網恭喜華北電力大學申請的專利基于特征信息融合的燃氣輪機進口導葉系統故障診斷方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113850181B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111112808.5，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權基于特征信息融合的燃氣輪機進口導葉系統故障診斷方法是由張文廣;陸瑤;徐浩博;陳松;牛玉廣;王瑋設計研發完成，并于2021-09-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于特征信息融合的燃氣輪機進口導葉系統故障診斷方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于特征信息融合的燃氣輪機進口導葉系統故障診斷方法；包括：原始振動信號采集；故障機理分析；變分模態分解VMD參數尋優及分解；故障特征提取；狀態特征向量歸一化；特征向量編碼；脈沖神經網絡SNN故障診斷。本分明采用海豚群算法對VMD參數尋優，提升分解準確率；以峭度?互信息熵為依據篩選對故障信息敏感的IMF分量，剔除分布規則差、沖擊成分少的故障特征敏感模態函數；采用多特征熵值算法在時頻域進行故障特征提取，避免單一特征無法全面反映故障特征信息，為故障的準確診斷提供保證；采用SpikeProp算法優化SNN，具備非線性分類問題求解能力，使訓練結果更加準確。

本發明授權基于特征信息融合的燃氣輪機進口導葉系統故障診斷方法在權利要求書中公布了：1.一種基于特征信息融合的燃氣輪機進口導葉系統故障診斷方法，其特征在于，包括：步驟1、采集燃氣輪機進口導葉系統振動信號數據并對數據進行故障機理分析，得到故障時刻振動信號幅值的變化趨勢；步驟2、利用群體智能算法優化變分模態分解的參數；步驟3、使用優化后的參數對振動信號進行變分模態分解，得到k個本征模態函數分量，以峭度-互信息熵為依據篩選對故障信息敏感的本征模態函數分量；步驟4、采用多特征熵值算法在時頻域進行故障特征提取，構造狀態特征向量，并對其進行歸一化處理；步驟5、將歸一化后的特征向量編碼為脈沖時間序列，得到訓練集；步驟6、將訓練集輸入脈沖神經網絡模型進行訓練，構建脈沖神經網絡模型，再采用SpikeProp算法優化脈沖神經網絡；步驟7、采樣進口導葉系統故障數據并重復步驟2至步驟5得到能被脈沖神經網絡模型識別的脈沖信號作為測試集；輸入至訓練好的脈沖神經網絡模型得到輸出神經元的膜電壓，當某個神經元膜電壓到達閾值發出脈沖，而其他神經元尚未達到閾值不發出脈沖時，得到待診斷振動信號的故障類別；所述步驟2中，利用群體智能算法中的海豚群算法對變分模態分解的參數進行優化，步驟2分為：設定模態分解個數k和懲罰因子α的參數范圍，對種群初始化；通過VMD分解信號得到多個本征模態函數分量，選取最小包絡熵為適應度函數；再進入搜索階段，找到個體最優適應度值；進入呼叫和接收階段，找到鄰域最優解；進入捕食階段，個體向鄰域最優解進行位置更新，計算最優適應度值；當滿足迭代次數要求時，輸出k和α的最優解，其中適應度函數Ffit公式為：Ffit＝minEen2式中，Een為包絡熵，表示分量信號的稀疏性；Een計算公式為： 式中，τs為振動信號Xt經希爾伯特解調后的包絡信號；es為τs的歸一化值；s＝1,2,...,n。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華北電力大學，其通訊地址為：102206 北京市昌平區朱辛莊北農路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。