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龙图腾网获悉浙江颐川科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的水利设备数据可视化管理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：CN120180344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510654150.2，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于机器学习的水利设备数据可视化管理方法及系统是由戴建龙;陈凤激;汪超;陈丽倩;吴新杰设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的水利设备数据可视化管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水利设备分析技术领域，具体为一种基于机器学习的水利设备数据可视化管理方法及系统；获取多源工作数据，包括：水面淤泥扩散数据、绞刀工作参数、船体动态参数、水面管道反馈数据以及管道状态参数；利用第一模式异常模型，对获取的水面淤泥扩散数据和绞刀工作参数进行检测分析，识别得到第一模式异常特征数据；利用第二模式异常模型，对获取的水面管道反馈数据和管道状态参数进行检测分析，识别得到第二模式异常特征数据；基于识别的第一模式异常特征数据、第二模式异常特征数据以及获取的船体动态参数，进行综合检测分析，得到表征工作状态的工作异常系数；本发明根据工作异常系数，实现水利设备工作状态的准确识别。

本发明授权一种基于机器学习的水利设备数据可视化管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的水利设备数据可视化管理方法，其特征在于，包括： 获取绞吸式清淤设备的多源工作数据，所述多源工作数据至少包括：水面淤泥扩散数据、绞刀工作参数、船体动态参数、水面管道反馈数据以及管道状态参数； 所述水面淤泥扩散数据，包括绞刀工作位置处的水面淤泥的污染扩散图像； 所述水面管道反馈数据，为排泥管道工作过程时，在水面产生波纹的水面图像； 利用第一模式异常模型，对获取的水面淤泥扩散数据和绞刀工作参数进行检测分析，识别得到第一模式异常特征数据； 所述第一模式异常模型包括扩散数据识别层、工作参数识别层和第一异常判断层； 所述扩散数据识别层，对水面淤泥扩散数据进行识别，包括识别绞刀的位置和浑浊区域；通过形态特征、浓度特征和动态特征对浑浊区域进行识别，得到浑浊特征数据；根据绞刀的位置对浑浊特征数据进行识别，得到异常浑浊数据； 所述工作参数识别层，对绞刀工作参数进行识别，得到绞刀工作异常数据，包括绞刀异常位置、绞刀异常时间点和绞刀异常系数； 所述第一异常判断层，根据异常浑浊数据和绞刀工作异常数据，识别得到第一模式异常特征数据，包括第一异常位置、第一异常时间点和第一异常系数； 利用第二模式异常模型，对获取的水面管道反馈数据和管道状态参数进行检测分析，识别得到第二模式异常特征数据； 所述第二模式异常模型包括管道反馈识别层、管道状态识别层和第二异常判断层； 所述管道反馈识别层，对水面管道反馈数据中，由于排泥管道振动产生的水面波纹进行识别，提取波纹的纹理特征，并分析波纹的变化特征，得到反馈异常数据；所述反馈异常数据包括反馈异常位置、反馈异常时间点和反馈异常系数； 所述管道状态识别层，对管道状态参数进行识别，得到管道异常特征数据，包括管道异常类型和管道异常系数； 所述第二异常判断层，对反馈异常数据和管道异常特征数据识别，得到第二模式异常特征数据，包括第二异常位置、第二异常时间点和第二异常系数； 基于识别的第一模式异常特征数据、第二模式异常特征数据以及获取的船体动态参数，进行综合检测分析，得到表征工作状态的工作异常系数； 根据工作异常系数判断是否触发预设的异常条件，并在触发时生成并输出异常预警信号。

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