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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声音识别的油泵电机及其出口管路工况异常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：CN118601906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202410632993.8，技术领域涉及：F04D15/00；该发明授权基于声音识别的油泵电机及其出口管路工况异常监测方法是由王伟;曾正奇;曾勇;张晓宇;杨鹏;刘先科;胡安冉;康乐;张伟;胡翔;王春又;王镇宇;陈成;曹欢设计研发完成，并于2024-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声音识别的油泵电机及其出口管路工况异常监测方法在说明书摘要公布了：一种基于声音识别的油泵电机及其出口管路工况异常监测方法，将声纹识别技术应用于水电站调速液压系统，通过现场声纹传感器的合理布局，实现对油泵电机及其出口管路运行工况的实时监测，提升设备管理的智能化水平，起到行业示范作用。通过声纹故障样本库结合压力、液位、温度等多维因素深度学习分析，设计了基于声纹识别的油泵电机及出口管路异常工况的多维因素的逻辑判定流程，实现对基座振动、油泵电机润滑油缺失、泵体叶片断裂、止回阀功能失效、排油阀未关严或内漏、油泵加卸载频繁、接力器管路抽动等异常工况的实时监测和快速定位，及时采取主备用油泵电机组的自动切换或自动调整机组负荷等应对措施。利用声纹传感器及声纹识别技术，实时监测现场设备状态，消除了人工检查的不确定因素，提升故障诊断分析效率。

本发明授权基于声音识别的油泵电机及其出口管路工况异常监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声音识别的油泵电机及其出口管路工况异常监测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1、进行声纹信息的采集： 声纹传感器采用贴片式骨传导拾音器，布置于：电机外壳两个侧面、泵体外壳两个侧面、基座上表面、油泵出口管路、加卸载阀组、压油罐排油阀、配压阀本体和配压阀出口管路； 测温电阻布置于：电机轴承和油泵轴承； 压力传感器布置：油泵出口、压油罐和配压阀进口； 液位传感器布置：集油槽和压油罐； 步骤1.1、在油泵电机的泵体、电机、基座和阀门出口管路处分别布置声纹传感器，在电机和油泵轴承处布置测温电阻，在油泵出口、压油罐和配压阀进口处布置压力传感器，在集油槽和压油罐布置液位传感器；利用声纹传感器采集声纹信息，利用测温电阻采集温度信息，利用压力传感器采集压力信息，利用液位传感器采集液位信息； 步骤1.2、将声纹信息经过前端箱初步处理后传输至边缘计算网关进行初步筛查，再经交换机传输至服务器进行数据分析； 将温度信息、压力信息和液位信息经过远程IO模块送至现地控制单元LCU，经过交换机传输至服务器进行数据综合分析； 步骤2、在声纹信息中提取声纹特征并对声纹特征进行处理： 采用梅尔频率倒谱系数MFCC对声纹信息进行特征提取，采用计算通用背景模型UBM方法和计算身份向量特征i‑vector方法将声纹特征转化为可供计算分析的模型向量，用概率线性判别分析PLDA方法，对声纹特征进行对比打分； 步骤3、对得分异常的声纹数据，结合包括压力、液位和温度在内多维因素，进行综合逻辑判定； 步骤4、将最终的故障结果进行输出； 步骤3中电机、油泵润滑油缺失或基座振动的判定步骤如下： 通过PLDA模型分析，建立对应设备的声纹特征故障样本库，如果现场采集的声纹特征数据同故障样本库匹配成功，则直接输出故障类型；未能匹配的声纹数据进行PLDA模型打分，得分异常者，综合相关温度数据进行故障判定，人工确认标记故障样本，补充故障样本库，步骤如下： ①电机润滑油缺失： 电机声纹数据S1‑1或S1‑2得分异常，则分析电机轴承温度T1的上升趋势，以=1min为周期，当前时刻t为起点，计算T1的上升速率，公式如下： ； 若最近3个周期内T1的上升速率、、三者的关系为：，则可判断电机轴承温度上升异常，综合声纹数据得分异常，可判定为电机润滑油缺失； ②油泵润滑油缺失： 油泵声纹数据S2‑1或S2‑2得分异常，则分析油泵轴承温度T2的上升趋势，若最近3个周期内T2的上升速率满足，则可判断油泵轴承温度上升异常，综合声纹数据得分异常，可判定为油泵润滑油缺失； ③基座振动异常： 基座上表面声纹数据S3得分异常，且电机及油泵润滑油缺失特征未匹配，则判定基座振动异常。

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