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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利汽轮机振动故障诊断方法及其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：CN115824645B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202211635285.7，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权汽轮机振动故障诊断方法及其系统是由李蔚;谢淙恺;吴国林;肖颖设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本汽轮机振动故障诊断方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽轮机振动故障诊断方法，涉及汽轮机振动故障诊断技术领域，对汽轮机正常运行振动数据和发生各种故障振动振动数据进行去噪扩散、扩增等计算得到去噪扩散模型、故障诊断模型和种子库，再将实际故障的样本，经去噪扩散模型、故障诊断模型和种子库处理得到故障类型分布PA|B和当前运行状态下噪声等级的概率分布PB，再通过计算得出当前运行工况下的故障诊断结果；本发明还公开了一种汽轮机振动故障诊断系统，包括传感器、计算服务器和工控机，执行上述过程，能够生成更多故障样本以提高诊断效果，以及避免噪声干扰，提高诊断稳定性。

本发明授权汽轮机振动故障诊断方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种汽轮机振动故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：S1.收集汽轮机正常运行振动数据和发生故障振动数据，得到数据集，其中为正常运行振动数据，为个不同故障类型的故障振动数据；S2.针对步骤S1中得到的数据集中的每一类数据训练去噪扩散模型，通过训练可以得到个去噪扩散模型，其中模型集合为；S3.利用步骤S2中得到的去噪扩散模型集对数据集一一进行扩增，每个模型都得到m个不同噪音等级下的数据集，其中，；S4.针对步骤S3中得到的数据集中m个噪声等级数据训练m个振动故障诊断模型，以噪声等级1为例，训练的数据集为，训练得到的模型为，从而得到故障诊断模型集合，其中，同时得到m个不同噪音等级下的隐变量集合，通过该集合H中正常运行样本隐变量集合生成种子库；S5.运行汽轮机，每隔1秒读取汽轮机振动样本，利用步骤S4中得到的m个故障诊断模型对数据进行故障诊断，得到当前汽轮机轴承在不同噪声等级下的故障类型分布，其中B为表示噪声等级的随机变量，A为表示故障类型的随机变量；S6.运行汽轮机，每间隔60秒读取汽轮机振动样本，得到样本，将与步骤S4中生成的种子库进行匹配，通过匹配可以估计出当前运行状态下噪声等级的概率分布；S7.利用步骤S5和步骤S6中得到的概率分布计算得到当前运行工况下的故障诊断结果。

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