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龙图腾网获悉西安热工研究院有限公司申请的专利基于振动趋势预测的发电机故障诊断方法及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：CN119719961B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510228116.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于振动趋势预测的发电机故障诊断方法及系统是由李志鹏;康祯;李菁华设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于振动趋势预测的发电机故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及故障诊断技术领域，公开了一种基于振动趋势预测的发电机故障诊断方法及系统。该方法包括：对规律化振动序列通过极限学习机算法进行预测模型训练，得到振动趋势预测模型，模型包括输入层、隐藏层和输出层；对振动趋势预测模型通过误差平方和评估函数进行自适应调整处理，得到优化后的预测模型，其中，当循环次数误差比值大于二时，规律函数值置零；当循环次数误差比值小于等于二时，规律函数值等于上一次规律函数值与误差比值自然对数的乘积；对优化后的预测模型输出结果与实时监测数据进行比对分析，得到发电机故障诊断结果。本申请提升了基于振动趋势预测的发电机故障诊断的效率及准确率。

本发明授权基于振动趋势预测的发电机故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于振动趋势预测的发电机故障诊断方法，其特征在于，所述基于振动趋势预测的发电机故障诊断方法包括：对发电机振动信号进行实时采集处理，得到历史振动信号序列数据；对所述历史振动信号序列数据进行变分模态分解处理，得到多个固有模态函数子序列；对所述固有模态函数子序列进行规律化处理，其中，通过预设规律函数对子序列进行双模式处理，得到规律化振动序列，所述双模式处理包括：当时间误差绝对值小于规律函数值的百分之五时，采用规律函数值等于时间误差与规律函数周期值的乘积进行处理；当时间误差绝对值大于等于规律函数值的百分之五时，采用规律函数值等于时间误差与规律函数周期值的和进行处理；对所述规律化振动序列通过极限学习机算法进行预测模型训练，得到振动趋势预测模型，其中所述预测模型包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层的权重值和隐藏层的神经元阈值随机生成；对所述振动趋势预测模型通过误差平方和评估函数进行自适应调整处理，得到优化后的预测模型，其中，当循环次数误差比值大于二时，规律函数值置零；当循环次数误差比值小于等于二时，规律函数值等于上一次规律函数值与误差比值自然对数的乘积；对所述优化后的预测模型输出结果与实时监测数据进行比对分析，得到发电机故障诊断结果。

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