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龍圖騰網恭喜西安熱工研究院有限公司申請的專利一種基于振動趨勢預測的發電機故障診斷方法及相關產品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：CN119848674B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202510335176.0，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權一種基于振動趨勢預測的發電機故障診斷方法及相關產品是由李志鵬;張宇翼;馬益文;寇水潮;兀鵬越;王小輝;康禎;李菁華設計研發完成，并于2025-03-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于振動趨勢預測的發電機故障診斷方法及相關產品在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于振動趨勢預測的發電機故障診斷方法及相關產品，屬于發電機故障診斷技術領域。本發明提供的基于振動趨勢預測的發電機故障診斷方法，通過將發電機歷史振動信號序列分解為多個子序列，并分別對每個子序列進行隨機函數生成和殘差函數計算，能夠更細致地捕捉振動信號中的特征信息，從而提高故障診斷的準確性；利用神經網絡模型進行預測，并結合迭代循環和殘差函數最小化的策略，能夠逐步逼近真實的振動趨勢，提升診斷的準確性；通過迭代循環和多次隨機函數生成，并選取最優結果，克服振動信號的非線性和非周期性，增強了預測的穩定性和可靠性；殘差序列的引入起到了平滑振動信號、減少噪聲干擾的作用，提高預測的穩定性。

本發明授權一種基于振動趨勢預測的發電機故障診斷方法及相關產品在權利要求書中公布了：1.一種基于振動趨勢預測的發電機故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取發電機歷史振動信號序列，將發電機歷史振動信號序列按照預設比例分為預測集序列和驗證集序列；將預測集序列輸入至訓練好的神經網絡模型進行預測，得到預測值，基于預測值和驗證集序列中的實際值，計算得到基準預測誤差SSE；S2、對預測集序列進行分解，得到若干個子序列IMF1~IMFK，IMF1為分解得到的第1個子序列，IMFK為分解得到的第K個子序列，K為分解得到的子序列的總個數；S3、通過迭代循環，依次對每個子序列進行M次隨機函數生成，基于每個子序列符合周期函數規律的隨機函數，計算得到殘差函數；選擇每個子序列殘差函數最小值對應的隨機函數作為第Y預測集的子序列；S4、對K個子序列的殘差函數最小值進行求和，得到殘差序列Q；S5、將第Y預測集中的第1~K個子序列和殘差序列Q，輸入至訓練好的神經網絡模型進行預測，得到第Y預測值；Y為基于隨機函數生成預測集的個數；S6、基于第Y預測值和驗證集序列中的實際值，計算得到預測誤差SSE（Y），SSE（Y）為基于隨機函數生成的第Y個預測集的預測誤差；判斷預測誤差SSE（Y）是否小于基準預測誤差SSE，若判斷結果為是，則依據第Y預測值診斷發電機故障；若判斷結果為否，則執行步驟S7；S7、基于修正公式，對第Y預測集中的第1~K個子序列進行修正，令Y=Y+1，得到第Y預測集中的子序列，重復步驟S5和S6。

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