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龍圖騰網(wǎng)獲悉三峽金沙江云川水電開發(fā)有限公司申請(qǐng)的專利一種水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)精細(xì)化劃分方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120354098B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510846745.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/21；該發(fā)明授權(quán)一種水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)精細(xì)化劃分方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由時(shí)有松;張舸;羅紅俊;程建;李利華;張東峰;楊廷勇;李銀斌;李見輝;陳加威;陳楠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)精細(xì)化劃分方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)處理分析技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)精細(xì)化劃分方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，基于多源振動(dòng)和壓力脈動(dòng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過篩選表征機(jī)組振動(dòng)特性的關(guān)鍵特征量，利用三維高斯混合模型實(shí)現(xiàn)工況區(qū)分割，結(jié)合基于密度的噪點(diǎn)空間聚類算法進(jìn)行多尺度數(shù)據(jù)清洗，同步剔除異常數(shù)據(jù)并優(yōu)化數(shù)據(jù)集整合；通過雙重優(yōu)化建立高斯過程回歸模型，融合清洗后的多維相關(guān)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)振動(dòng)區(qū)動(dòng)態(tài)精細(xì)化擬合，結(jié)合三維數(shù)據(jù)可視化精準(zhǔn)劃分振動(dòng)區(qū)邊界；通過動(dòng)態(tài)分析多源數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，支持水電機(jī)組自動(dòng)啟停、負(fù)荷精準(zhǔn)調(diào)控以實(shí)現(xiàn)快速穿越振動(dòng)區(qū)間，結(jié)合避振經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略，提升機(jī)組安全穩(wěn)定性與運(yùn)行效率。

本發(fā)明授權(quán)一種水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)精細(xì)化劃分方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)精細(xì)化劃分方法，其特征在于：包括： 獲取水電機(jī)組振動(dòng)特征量數(shù)據(jù)集，分析相關(guān)性，并選取機(jī)組振動(dòng)特征量； 采用最大期望算法優(yōu)化的三維高斯混合模型，將機(jī)組水頭-功率-振動(dòng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)集劃分為多工況區(qū)； 采用基于密度的噪點(diǎn)空間聚類算法對(duì)工況數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗，剔除異常數(shù)據(jù)集，合并正常數(shù)據(jù)集，并根據(jù)機(jī)組運(yùn)行特性，設(shè)置基于密度的噪點(diǎn)空間聚類算法的適應(yīng)的鄰域半徑和最小樣本數(shù)，將機(jī)組運(yùn)行歷史正常數(shù)據(jù)集劃分為機(jī)組運(yùn)行工況密集區(qū)和稀疏區(qū)； 其中，所述基于密度的噪點(diǎn)空間聚類算法包括初始化聚類簇，確定聚類密度閾值ε和最小點(diǎn)數(shù)M；讀取數(shù)據(jù)集中任一點(diǎn)，依據(jù)ε和M進(jìn)行核心點(diǎn)判斷，若不是核心點(diǎn)但處于核心點(diǎn)的ε鄰域內(nèi)則記為邊界點(diǎn)，否則記為噪聲點(diǎn)；對(duì)于核心點(diǎn)確定密度可達(dá)的所有點(diǎn)集合記為一個(gè)聚類簇j；讀取數(shù)據(jù)集中剩余未訪問的核心點(diǎn)，確定密度可達(dá)的點(diǎn)集，得到新的聚類簇； 采用極大似然估計(jì)和交叉驗(yàn)證雙重優(yōu)化，建立機(jī)組運(yùn)行工況密集、稀疏區(qū)工況-振動(dòng)概率擬合高斯過程回歸模型； 根據(jù)建立的機(jī)組運(yùn)行工況密集、稀疏區(qū)工況-振動(dòng)概率擬合高斯過程回歸模型，基于測(cè)試集數(shù)據(jù)繪制機(jī)組運(yùn)行工況密集、稀疏區(qū)工況-振動(dòng)三、二維熱力圖，并根據(jù)機(jī)組運(yùn)行工況密集、稀疏區(qū)工況-振動(dòng)二維熱力圖精細(xì)化劃分機(jī)組振動(dòng)區(qū)。

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