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龙图腾网获悉浙江浙能技术研究院有限公司;中国计量大学申请的专利基于信息指纹的发电机励磁整流回路故障识别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：CN119827981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510317205.0，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权基于信息指纹的发电机励磁整流回路故障识别方法是由张浙波;杨磊;童思睿;王鹏宇;吴佳良;许林波;赵力航;修梦菲;李晨阳;谢昀城设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息指纹的发电机励磁整流回路故障识别方法在说明书摘要公布了：基于信息指纹的发电机励磁整流回路故障识别方法，属于电力系统故障诊断技术领域。本方法利用多信号采集，计算故障的指纹信息并进行故障检测，设置的粗制指纹用于判断损坏的整流柜，细制指纹用于识别整流柜内损坏的晶闸管；为提高识别精度，定义了粗误码率GBER和细误码率ABER作为指纹相似度衡量指标，并引入能量修正系数进行修正；通过计算误码率，系统能够将故障指纹与I级、II级故障识别库中的指纹准确匹配，确定故障类型；此外，本发明还提升了系统的自拓展能力，可在运行中不断更新故障识别库，并通过建立补充故障识别库收集更多数据，以增强故障识别功能。本方法提升了励磁系统故障检测的速度和准确性，进而增强了电力系统的稳定性和安全性。

本发明授权基于信息指纹的发电机励磁整流回路故障识别方法在权利要求书中公布了：1.基于信息指纹的发电机励磁整流回路故障识别方法，其特征在于，发电机励磁整流回路包括一组并联的三相桥式整流柜，每个三相桥式整流柜包括一组桥式连接的晶闸管；故障识别方法的具体步骤如下： 步骤1、设定发电机励磁整流回路故障识别包括I级整流柜故障识别和II级晶闸管故障识别； 步骤2、仿真模拟各I级整流柜故障，根据各I级整流柜故障后采集的信息形成对应的I级整流柜故障粗制指纹，建立I级故障识别库； 步骤3、仿真模拟各II级晶闸管故障，根据各II级晶闸管故障后采集的信息形成对应的II级整流柜故障细制指纹，建立II级故障识别库； 步骤4、根据实际发电机励磁整流故障系统采集的信息，生成相应的指纹编码，与对应故障识别库中的粗制指纹、细制指纹进行对比，并分别定义粗误码率GBER、细误码率ABER，通过计算得到的粗误码率GBER、细误码率ABER确定相似度最高的粗制指纹、细制指纹，将相似度最高的粗制指纹、细制指纹对应的故障作为识别结果上送； 步骤5、动态更新故障识别库中相应的粗制指纹和细制指纹；针对I级故障识别库、II级故障识别库无法识别的发电机励磁整流回路故障，分别建立对应的III级补充故障识别库、IV级补充故障识别库。 所述步骤2中，将各I级整流柜故障后t1秒内直接采集量的时域信息分别映射形成对应的I级整流柜故障粗制指纹，建立I级故障识别库；直接采集量包括触发角和励磁电压；其中，粗制指纹的形成步骤如下： 步骤2.1基于直接采集量的时域信息，计算其自相关函数并提取前k个周期；步骤2.2对提取的自相关函数进行小波变换重构，将小波变换重构结果划分为MG个信号帧，计算信号帧能量EG与过零数ZCG； 步骤2.3对EG和ZCG进行映射，得到对应指纹信息。 所述步骤3中，根据各II级晶闸管故障后t2秒内直接采集量的时域信息计算非采集量的时域信息，将计算得到的非采集量时域信息分别映射形成对应的II级整流柜故障细制指纹，建立II级故障识别库；非采集量包含励磁功率、交流侧励磁电流和平均能量；其中，细制指纹的形成步骤如下： 步骤3.1基于直接采集量的时域信息，计算非采集量励磁功率、交流侧励磁电流和平均能量； 步骤3.2基于计算得到的非采集量的时域信息，计算其自相关函数并提取前k个周期； 步骤3.3对提取的自相关函数进行小波变换重构，将小波变换重构结果划分为MA个信号帧，计算信号帧能量EA与过零数ZCA； 步骤3.4对EA和ZCA进行映射，得到对应指纹信息。

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浙江浙能技术研究院有限公司;中国计量大学，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道余杭塘路2159-1号1幢5楼；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”。