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龍圖騰網恭喜華電電力科學研究院有限公司申請的專利基于自學習故障模型庫的水電機組故障診斷方法和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：CN116955312B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202310755021.3，技術領域涉及：G06F16/21；該發明授權基于自學習故障模型庫的水電機組故障診斷方法和系統是由許永強;曹威;江政;白光輝;吳耀;張樂辰;張恒;劉志利設計研發完成，并于2023-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自學習故障模型庫的水電機組故障診斷方法和系統在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于自學習故障模型庫的水電機組故障診斷方法和系統，其中，該方法包括：構建用于確定水力發電機組故障類型的故障模型庫；獲取該水力發電機組的運行數據；在監測到運行數據滿足預設觸發條件的情況下，啟動故障診斷任務；根據故障模型庫和運行數據，完成故障診斷任務。通過本申請，解決了如何提高水電機組的故障診斷準確率的問題，提高了水電機組運行數據的利用率、故障模型的合理性、自適應性及故障診斷的準確性和可靠性。

本發明授權基于自學習故障模型庫的水電機組故障診斷方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于自學習故障模型庫的水電機組故障診斷方法，其特征在于，所述方法包括：構建類型的故障模型庫，其中，c11至cij為水力發電機組各技術特征的特征系數，矩陣T的行向量對應水力發電機組的技術特征，矩陣T的列向量對應水力發電機組的故障類型；獲取所述水力發電機組的運行數據；在監測到所述運行數據滿足預設觸發條件的情況下，啟動故障診斷任務；各特征系數形成待診向量t：，待診向量t與矩陣T形成新的矩陣T1： 其中，待診向量t中各技術特征系數ci的計算方式為： 式中，ai為技術特征名稱i的實時特征值，Ai為技術特征名稱i安全閾值；分別計算所述待診向量與故障模型庫的各個列向量之間的馬氏距離；基于所述待診向量的若干馬氏距離完成所述故障診斷任務，確定所述水力發電機組的故障類型；若所述水力發電機組的故障類型包含在故障模型庫中，但所述故障類型的診斷出現錯誤，則對所述故障模型庫的系數進行修正，系數修正方式如下：假設實時列向量對應的實際故障為故障模型j，故障類型j及實時列向量存入故障診斷記錄，故障模型j系數修正公式如下： 式中，aj為故障模型j修正后的系數列向量，n為故障診斷記錄中故障類型j的診斷次數，tx為第x次診斷時實時列向量。

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電電力科學研究院有限公司，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市西湖區三墩鎮西園一路10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”。