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龍圖騰網恭喜上海交通大學申請的專利一種燃氣輪機控制系統未知故障檢測方法及系統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：CN115454033B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202211195143.3，技術領域涉及：G05B23/02；該發明授權一種燃氣輪機控制系統未知故障檢測方法及系統是由王玉璋;楊喜連;趙群飛;程侃如;劉凡設計研發完成，并于2022-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種燃氣輪機控制系統未知故障檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種燃氣輪機控制系統未知故障檢測方法及系統，方法包括：構建由正常信號組成的正常數據集，構建測試數據集；構建無監督學習模型和一元分類器，使用正常數據集訓練無監督學習模型，得到訓練好的特征提取器；將正常數據集輸入特征提取器中得到正常數據特征集，使用正常數據特征集訓練一元分類器；將測試數據集輸入和一元分類器進行測試，若測試結果滿足預設置的評價指標，則完成特征提取器和一元分類器的訓練；將燃氣輪機上的傳感器信號輸入特征提取器和一元分類器中，得到故障檢測結果。與現有技術相比，本發明提升了燃氣輪機的多傳感器故障信號檢測結果的準確性和可靠性，使燃氣輪機控制系統具有一定的智能診斷等優點。

本發明授權一種燃氣輪機控制系統未知故障檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種燃氣輪機控制系統未知故障檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取燃氣輪機上的多種傳感器的正常信號，構建由正常信號組成的正常數據集，為部分正常信號疊加故障信號并構建測試數據集；S2、構建無監督學習模型和一元分類器，所述無監督學習模型用于特征提取，使用正常數據集訓練無監督學習模型，得到訓練好的特征提取器；S3、將正常數據集輸入特征提取器中，將提取到的特征組成正常數據特征集，使用正常數據特征集訓練一元分類器，得到訓練好的一元分類器；S4、將測試數據集輸入特征提取器中，將提取到的特征組成故障數據特征集，使用故障數據特征集對一元分類器進行測試，若測試結果滿足預設置的評價指標，則完成特征提取器和一元分類器的訓練，否則，重復步驟S1-S4；S5、將燃氣輪機上的傳感器信號輸入特征提取器中，將提取到的特征輸入一元分類器中，得到故障檢測結果；構建由正常信號組成的正常數據集具體為：獲取在同一時間段T內多種傳感器的原始信號，所述原始信號的類型為正常信號和故障信號；按照預設置的步長對每種傳感器的原始信號進行劃分得到N·M個信號序列，每個信號序列即一種傳感器在一個時間間隔內的信號，M＝LΔl＝TΔt，其中，N為傳感器的種類，L為原始信號的長度，Δl為步長，Δt為時間間隔；將同一時間間隔內的信號序列組合得到一個樣本，共得到M個樣本，每個樣本包括N個信號序列；所述無監督學習模型為循環神經網絡，使用基于時間序列的無監督三元組損失函數，具體如下： 式中，σ是sigmoid函數，xa表示錨點，xpos表示正樣本，表示第k個負樣本，θ表示模型參數，f*,θ表示*輸入無監督學習模型的結果，K表示預設置的負樣本的數量。

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