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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和超球模型的水电机组导流板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：CN119508116B 。

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：202411424611.9，技术领域涉及：F03B11/00；该发明授权基于MFCC和超球模型的水电机组导流板工况异常监测方法是由陈成;任文锋;沈迪城;李俊;周悦;田恒双;李成设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MFCC和超球模型的水电机组导流板工况异常监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于MFCC和超球模型的水电机组导流板工况异常监测方法，采集蜗壳导流板运行状态的声纹信号，并获取顶盖振动信号，机组轴承摆度、压力脉动信号，作为导流板健康、异常状态识别的特征数据，构建用于快速诊断导流板故障的最优超球体模型；利用LSTM计算得到导流板健康相关的机组关键参数即导流板声纹和机组振动、摆度、压力脉动特征数据，与实际机组特征数据求差，得到机组关键参数的预测值残差，根据机组关键参数的预测值残差、允许残差和最大残差，计算得到导流板健康度，根据机组导流板健康度的变化趋势判断导流板是否出现劣化趋势或故障征兆。本发明实现了导流板故障诊断，解决了水轮机蜗壳导流板处于流道内而无法进行直接监测的问题。

本发明授权基于MFCC和超球模型的水电机组导流板工况异常监测方法在权利要求书中公布了：1.基于梅尔频率倒谱系数和最优超球模型的水电机组导流板工况异常监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集水电机组工况状态数据，包括机组导流板声纹信号以及机组振动、摆度和压力脉动信号数据； 步骤2：采用梅尔频率倒谱系数方法，从导流板声纹信号中提取声纹特征向量； 步骤3：利用水电机组历史工况状态数据及对应的导流板健康状态，构建导流板最优超球模型； 步骤4：使用步骤3得到的导流板最优超球模型，根据机组实时工况状态数据，初步诊断、判断机组当前工况状态是否出现故障即当前导流板健康状态； 步骤5：构建机组关键参数预测模型，利用历史工况状态数据及相应的声纹特征向量，对机组关键参数预测模型训练，使用训练好的机组关键参数预测模型根据实时工况状态数据得到导流板声纹、机组顶盖振动、机组摆度、压力脉动特征数据的预测值； 步骤6：计算步骤5得到的预测值与对应的实际机组特征数据的残差即预测值残差；并根据导流板历史故障数据，确定各机组关键参数的允许残差和最大残差； 步骤7：使用机组健康度模型，根据步骤6得到的机组关键参数的预测值残差、允许残差和最大残差，得到各机组关键参数的健康度； 步骤8：确定各关键参数的健康度对于导流板健康度的权重； 步骤9：根据步骤7的关键参数的健康度和步骤8得到的权重值，计算当前工况状态下的导流板健康度，并与历史时刻的导流板健康度相比较，判断导流板是否出现劣化趋势。

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