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龙图腾网获悉中国长江电力股份有限公司申请的专利基于MFCC和故障模型库的水电机组平压管工况监测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：CN119122726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411361488.0，技术领域涉及：F03B11/00；该发明授权基于MFCC和故障模型库的水电机组平压管工况监测方法是由豆乐飞;胡军;邱涛;李俊;田恒双;陈成;张涛;李成;刘景睿;李宗涵;曹鸿儒;孙家旺;丁鸿设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MFCC和故障模型库的水电机组平压管工况监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于MFCC和故障模型库的水电机组平压管工况监测方法，利用声纹传感器采集平压管的声纹信号，依据已知的平压管故障的声纹信号、液位信号、振动信号和压力脉动信号的历史数据，建立包含典型声纹特征的常见故障的声纹模型库，用于根据当前平压管的声纹信号快速比对、识别判断当前工况状态下是否出现常见故障；并构建包含声纹、液位、振动和压力脉动特征数据的故障模型库，用于根据当前机组的声纹、液位、振动和压力脉动信号比对、识别判断当前工况状态下是否出现已知故障。本发明实现了平压管故障的实时在线高精度自动识别，显著提高了故障诊断的效率和精确度，减少了因误诊或漏诊导致的停机时间和维修成本。

本发明授权基于MFCC和故障模型库的水电机组平压管工况监测方法在权利要求书中公布了：1.基于MFCC和故障模型库的水电机组平压管工况监测方法，其特征在于，所述工况监测方法利用声纹传感器采集平压管的声纹信号，依据已知的平压管故障的声纹信号、液位信号、振动信号和压力脉动信号的历史数据，建立包含典型声纹特征的常见故障的声纹模型库，用于根据当前平压管的声纹信号快速比对、识别判断当前工况状态下是否出现常见故障；并构建包含声纹、液位、振动和压力脉动特征数据的故障模型库，用于根据当前机组的声纹、液位、振动和压力脉动信号比对、识别判断当前工况状态下是否出现已知故障； 所述工况监测方法包括以下步骤： 步骤1：采集机组工作状态下平压管的声纹信号、顶盖处液位信号和机组振动信号、压力脉动信号数据； 步骤2：采用梅尔频率倒谱系数方法MFCC，从平压管声纹信号中提取特征向量i-Vector； 步骤2.1：对声纹信号进行预加重； 步骤2.2：对预加重的声纹信号分帧； 步骤2.3：使用傅里叶变换方法将分帧后的时域信号解构为频域信号； 步骤2.4：将得到的频谱通过梅尔滤波器进行滤波，分为多个梅尔滤波器组； 滤波计算的公式为： ； 式中k为频率的索引；m为梅尔滤波器的序号；f为实际频率；表示滤波函数； 步骤2.5：端点检测，去除信号数据中的无效数据； 步骤2.6：提取特征向量i-Vector； 步骤3：构建概率线性判别分析模型PLDA，并对其训练，得到PLDA模型参数； 所述概率线性判别分析模型PLDA如下： ； 式中表示第i个目标对象的第j个声纹样本数据；表示所有样本数据的均值；F表示身份空间，hi表示第i个目标对象的声纹特征样本数据的固定效应部分即不随时间变化的个体特征；G表示误差空间，wij表示第i个目标对象第j个样本数据的随机效应部分，反映了目标对象随时间的随机变化或差异；表示第i个目标对象第j个样本数据的噪声部分，代表了观测数据中的随机误差或不可预测因素； 步骤4：利用所述PLDA模型，计算步骤2的特征向量i-Vector与声纹模型库中的典型故障的特征向量的相似度，对当前平压管的工况状态打分； 步骤5：根据步骤4的平压管的工况状态的得分初步判断当前平压管工况状态是否正常，若正常则执行步骤1，继续采集平压管工作状态下的声纹、振动、液位和压力脉动信号数据；若平压管工况状态不正常，则执行步骤6； 步骤6：将当前工况状态下的声纹、液位、振动和压力脉动信号的特征数据与故障模型库的各种故障的特征数据对比，计算关联程度，根据关联程度判断是否为故障模型库的已知故障，若是已知故障，则发出故障告警信号，否则执行步骤7； 步骤7：根据步骤1得到的顶盖内液位信号数据，判断液位是否正常，若正常则执行步骤8，若不正常则根据顶盖的图像识别判断顶盖、平压管是否有漏水点故障； 步骤8：根据当前工况状态的机组振动信号、压力脉动信号数据，判断是否有机组振动异常，若有机组振动异常，则进一步判断机组是否处于特殊振动区，若是则对机组进行工况调整，若不处于特殊振动区，则根据顶盖、平压管处图像识别判断是否有螺栓松动、密封破损、焊缝裂纹或砂眼漏水故障；若无振动异常则执行步骤9； 步骤9：进行机组顶盖、平压管现场检查，确定故障类型，并将该故障类型的声纹信号、液位信号、振动信号和压力脉动信号的特征数据存入故障模型库。

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