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龙图腾网获悉济宁华源热电有限公司;山东和信智能科技有限公司申请的专利一种发电厂伴热设备故障点监测系统及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：CN119004229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411009288.9，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种发电厂伴热设备故障点监测系统及方法是由王中华;石秀刚;岳增刚;张文奎;姜召星;马俊喜;李宁;臧猛;姚连明;李冠一;张慧强;王鑫设计研发完成，并于2024-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种发电厂伴热设备故障点监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种发电厂伴热设备故障点监测系统及方法，解决了现有系统无法实现结合故障点关联的监测数据进行深层次多维度挖掘，从而降低对伴热系统诊断评估精度的问题，方法包括：对历史数据进行预处理得到包络样本信息，预搭建基于支持向量机和卷积神经的故障评估模型；实时采集伴热设备故障点监测数据，对伴热设备故障点监测数据进行预处理得到包络监测信息，基于故障评估模型对得到的包络监测信息进行监测跟踪，得到故障点监测结果；本发明将支持向量机、残差改进机制、轻量化检测结构Slim‑Neck相结合，不需要大量样本即可实现对监测数据深层次多维度挖掘，显著提高了故障点监测数据的诊断评估精度。

本发明授权一种发电厂伴热设备故障点监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种发电厂伴热设备故障点监测方法，其特征在于，包括： 获取伴热设备故障点历史数据，对历史数据进行预处理得到包络样本信息，将包络样本信息分为训练集、测试集； 采用平滑降噪法对历史数据进行滤波降噪处理，得到降噪平均序列； 基于Hilbert-Huang变换对降噪平均序列进行时频转换，得到多维特征时频图； 预搭建基于支持向量机和卷积神经的故障评估模型，采用训练集对故障评估模型进行迭代训练，利用测试集对故障评估模型进行测试，基于模型优化器检验故障评估模型的诊断效果并对故障评估模型进行参数调优，得到最优配置的故障评估模型； 其中，故障评估模型包括输入层、卷积层、池化层、特征映射层、故障诊断模块以及输出层；自定义模型优化器，在池化层中引入特征提取网络，并向特征提取网络加入SMO算法，基于SMO算法度量非线性可分训练集，定义基于SMO算法能量函数，基于残差改进机制以及轻量化检测结构Slim-Neck改进故障诊断模块的全连接层，搭建改进全连接层以及BN层的故障诊断模块； 实时采集伴热设备故障点监测数据，对伴热设备故障点监测数据进行预处理得到包络监测信息，基于故障评估模型对得到的包络监测信息进行监测跟踪，得到故障点监测结果； 得到故障点监测结果时，获取预处理后的包络监测信息，输入层识别包络监测信息对应的多维特征时频图，计算多维特征时频图的平均包络值；池化层基于SMO算法能量函数计算多维特征时频图的平均包络值对应的能量响应值；输出监测特征信息。

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