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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于数据分析的水轮机主轴工况分类方法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：CN119357725B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202411383117.2，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于数据分析的水轮机主轴工况分类方法是由甘维兵;张紫玥;张翠设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的水轮机主轴工况分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及主轴工况分类技术领域，提出了一种基于数据分析的水轮机主轴工况分类方法，包括以下步骤：采集主轴应力数据，基于主轴应力数据计算主轴功率，根据主轴功率对主轴工况进行预分类；通过主轴功率构建主轴功率数据集，计算主轴功率数据集的整体轮廓系数，基于整体轮廓系数分别构建K‑Means算法的第一目标函数和主轴工况分类模型的第二目标函数；通过第二目标函数选择第一最佳聚类数量、最佳欧式距离以及最佳曼哈顿距离；设置个体数量和总迭代次数，对第二目标函数进行迭代训练，得到优化个体位置；将优化个体位置输入至第一目标函数，基于第一最佳聚类数量、最佳欧式距离以及最佳曼哈顿距离对第一目标函数进行聚类迭代，得到第二最终聚类数量，基于第二最终聚类数量对主轴工况进行最佳分类。本发明提高了主轴工况分类的收敛精度和迭代速度，有效避免陷入局部最优困境，实现了对主轴工况的精准分类。

本发明授权一种基于数据分析的水轮机主轴工况分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的水轮机主轴工况分类方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采集主轴应力数据，基于所述主轴应力数据计算主轴功率，根据所述主轴功率对主轴工况进行预分类； S2，通过所述主轴功率构建主轴功率数据集，计算所述主轴功率数据集的整体轮廓系数，基于整体轮廓系数分别构建K-Means算法的第一目标函数和主轴工况分类模型的第二目标函数； S3，通过第二目标函数选择第一最佳聚类数量、最佳欧式距离以及最佳曼哈顿距离； S4，设置个体数量和总迭代次数，对第二目标函数进行迭代训练，得到优化个体位置； S5，将所述优化个体位置输入至所述第一目标函数，基于第一最佳聚类数量、最佳欧式距离以及最佳曼哈顿距离对所述第一目标函数进行聚类迭代，得到第二最终聚类数量，基于所述第二最终聚类数量对主轴工况进行最佳分类； 步骤S2包括： S21，根据所述主轴功率数据构建主轴功率数据集，所述主轴功率数据集包含多个主轴功率数据点； S22，计算每个主轴功率数据点的轮廓系数，所述轮廓系数用于评估主轴功率数据点在聚类中的相对位置； S23，基于每个主轴功率数据点的轮廓系数计算所述主轴功率数据集的整体轮廓系数； S24，基于整体轮廓系数构建K-Means算法的第一目标函数，所述第一目标函数用于优化聚类效果； S25，基于整体轮廓系数构建主轴工况分类模型的第二目标函数，所述第二目标函数用于优化聚类参数。

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