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龍圖騰網獲悉龍灘水電開發有限公司龍灘水力發電廠申請的專利一種水輪發電機組的疲勞損傷預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118836108B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410782540.3，技術領域涉及：F03B11/00；該發明授權一種水輪發電機組的疲勞損傷預測方法及系統是由張波濤;李平;農振昌;吳祖平;韓國振設計研發完成，并于2024-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種水輪發電機組的疲勞損傷預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種水輪發電機組的疲勞損傷預測方法及系統，涉及數據處理技術領域，該方法包括：獲取水輪發電機組中的頂蓋固定組件；進行多維度運行監測和分析得到預測水壓力，并結合預緊力數據得到螺栓的第一疲勞損傷預測約束；組建水輪發電機組的運行日志記錄，分析得到多個固定導葉的第二疲勞損傷預測約束；對第一疲勞損傷預測約束與第二疲勞損傷預測約束進行分析，得到疲勞損傷預測結果。本發明解決了現有技術中傳統水輪發電機組螺栓組件的疲勞損傷預測依賴于經驗公式和專家判斷，可靠性和精準度低的技術問題，達到了提高水輪發電機組螺栓組件的疲勞損傷預測的智能化水平和可靠性，并進行疲勞部件精準定位的技術效果。

本發明授權一種水輪發電機組的疲勞損傷預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種水輪發電機組的疲勞損傷預測方法，其特征在于，包括： 獲取水輪發電機組中的頂蓋固定組件，其中，所述頂蓋固定組件包括螺栓和座環，所述座環包括多個固定導葉； 讀取預定運行指標，并基于所述預定運行指標對所述水輪發電機組進行多維度運行監測得到實時運行信息，其中，所述水輪發電機組具備機組自重的標識； 激活水壓預測模型對所述實時運行信息進行分析得到預測水壓力，并結合所述螺栓的預緊力數據得到所述螺栓的第一疲勞損傷預測約束； 基于所述實時運行信息組建所述水輪發電機組的運行日志記錄，所述運行日志記錄包括第一歷史記錄； 分析所述第一歷史記錄中的第一歷史壓力脈動、第一歷史卡門渦頻率、第一歷史固定導葉頻率和所述機組自重，得到所述多個固定導葉的第二疲勞損傷預測約束； 激活疲勞損傷預測模型對所述第一疲勞損傷預測約束與所述第二疲勞損傷預測約束進行分析，得到所述頂蓋固定組件的疲勞損傷預測結果； 得到預測水壓力的過程，包括：將提取到的所述實時運行信息中的實時轉速、實時負荷、實時壓力作為所述水壓預測模型的輸入信息，得到所述水壓預測模型的輸出信息，其中，所述輸出信息包括所述預測水壓力，所述水壓預測模型為對水壓試驗數據組進行有監督學習并檢驗得到的智能模型； 得到第二疲勞損傷預測約束的過程，包括： 判斷所述第一歷史卡門渦頻率與所述第一歷史固定導葉頻率是否耦合； 若是耦合，生成第一單位歷史耦合期，并加和所述第一單位歷史耦合期得到歷史耦合總期長； 對比所述第一歷史壓力脈動與預定壓力脈動得到第一壓力脈動對比偏差； 加和所述第一壓力脈動對比偏差得到歷史壓力脈動總偏差； 將所述機組自重、所述歷史耦合總期長與所述歷史壓力脈動總偏差作為所述第二疲勞損傷預測約束； 得到疲勞損傷預測結果的過程，包括： 步驟a：所述疲勞損傷預測模型包括螺栓疲勞損傷預測通道和固定導葉疲勞損傷預測通道； 步驟b：通過所述螺栓疲勞損傷預測通道對所述第一疲勞損傷預測約束進行分析，得到螺栓疲勞損傷預測指數； 步驟c：通過所述固定導葉疲勞損傷預測通道對所述第二疲勞損傷預測約束進行分析，得到固定導葉疲勞損傷預測指數； 步驟d1：若所述螺栓疲勞損傷預測指數大于所述固定導葉疲勞損傷預測指數，將所述螺栓疲勞損傷預測指數作為所述疲勞損傷預測結果； 步驟d2：若所述螺栓疲勞損傷預測指數小于所述固定導葉疲勞損傷預測指數，將所述固定導葉疲勞損傷預測指數作為所述疲勞損傷預測結果。

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