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龙图腾网获悉江南大学;大连理工大学申请的专利一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测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：CN119249647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411748860.3，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法及系统是由赵新维;王创;李宏坤;顾杰斐;宿磊;李可设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大型旋转机械装备的运行状态监测技术领域，具体提供了一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法及系统，离心叶轮配置有全周叶片，该监测方法包括：采集全周叶片的叶尖振动信号得到原始振动数据；对原始振动数据进行预处理得到叶尖振动数据；基于无键相参考法处理叶尖振动数据得到叶尖振动位移；对叶尖振动位移进行非线性最小二乘曲线拟合，辨识出全周叶片中各独立叶片的动力学参数；构建离心叶轮的孪生降阶模型，基于动力学参数确定孪生降阶模型的更新参数；基于更新参数对孪生降阶模型进行更新，得到数字化模型；基于数字化模型对所述离心叶轮进行监测。本发明响应计算负荷较小，提取失谐参数较为容易，实时性与准确性较高。

本发明授权一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生降阶模型的离心叶轮监测方法，离心叶轮配置有全周叶片，其特征在于，该监测方法包括下列步骤： 采集所述全周叶片的叶尖振动信号得到原始振动数据； 对所述原始振动数据进行预处理得到叶尖振动数据； 基于无键相参考法处理所述叶尖振动数据得到叶尖振动位移； 对所述叶尖振动位移进行非线性最小二乘曲线拟合，辨识出所述全周叶片中各独立叶片的动力学参数； 构建所述离心叶轮的孪生降阶模型，基于所述动力学参数确定所述孪生降阶模型的更新参数； 基于所述更新参数对所述孪生降阶模型进行更新，得到数字化模型； 基于所述数字化模型对所述离心叶轮进行监测； 其中，构建所述离心叶轮的孪生降阶模型的步骤包括： 采用混合界面法将所述离心叶轮划分为第一子结构和第二子结构： 所述第一子结构对应整体协调叶轮，所述第一子结构的模型采用谐调公称模态子集中的协调模态生成； 所述第二子结构对应失谐叶片，所述第二子结构的模型引入质量失谐模型或者刚度失谐模型； 基于所述第一子结构的模型和所述第二子结构的模型构建所述离心叶轮的孪生降阶模型； 对所述原始振动数据进行预处理得到叶尖振动数据，包括下列步骤： 首先，依据所述原始振动数据中的前m个叶尖脉冲计数序列得到初始化转频参数： ； 其中，为第j个叶尖脉冲计数序列，为第j-1个叶尖脉冲计数序列，为计数器基频，表示求和；在满足的情况下，所述初始化转频参数处于离心叶轮的正常运行转速范围内；在不满足的情况下，所述初始化转频参数不处于离心叶轮的正常运行转速范围内，需要沿所述前m个叶尖脉冲计数序列依次向后搜寻，直至得到满足的初始化转频参数；其中，为设定的转频最低值，为设定的转频最高值； 然后，计算理论脉冲计数间隔： ； 其中，为叶端定时传感器的数量； 接着，基于叶尖振动的实际脉冲计数间隔得到叶尖振动数据，所述实际脉冲计数间隔需满足： ； 基于无键相参考法处理所述叶尖振动数据得到叶尖振动位移，包括下列步骤： 将所述叶尖振动数据转化为叶尖到达定时序列； 基于所述叶尖到达定时序列确定定时参考信号和： ； 其中，i表示第i号叶端定时传感器，n表示离心叶轮旋转的第n转，k表示各独立叶片中的第k号叶片，表示叶尖到达定时序列； 基于所述定时参考信号计算所述离心叶轮每次旋转对应的旋转周期和转频： ； 基于所述旋转周期或者所述转频获得理想到达时间： ； 其中，表示离心叶轮已经旋转的圈数； 基于所述理想到达时间得到叶尖振动位移； 基于所述更新参数对所述孪生降阶模型进行更新的步骤包括： 将所述孪生降阶模型的更新视为一个决策问题，所述决策问题的修正准则为： ； ； 其中，表示所述各独立叶片单一动力学参数的参数群总体偏差程度；表示脉冲指标，所述脉冲指标用于评价所述单一动力学参数的极大偏离程度；为叶端定时传感器的数量；为第一判定阈值；为第二判定阈值；表示所述孪生降阶模型的更新参数；表示与所述更新参数对应的动力学参数辨识结果；Σ表示求和；‖表示求绝对值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江南大学;大连理工大学，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市经开区金融八街1号无锡商会大厦2201；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。