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龙图腾网获悉成都众柴科技有限公司申请的专利一种闸门故障检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：CN120086747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510572212.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种闸门故障检测方法及系统是由梅燕;张楠设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种闸门故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种闸门故障检测方法及系统，涉及故障诊断与健康监测技术领域，包括采集闸门振动信号，提取主模态频率，并设定采样频率和通带范围，设计有限冲激响应滤波器进行滤波后，使用粒子群算法进行优化，得到增强信号；提取增强信号中的特征进行整合，得到特征向量，使用规则阈值匹配法将特征向量映射到离散状态集合，并获取闸门状态；获取历史数据进行采样，并构建状态转移概率矩阵，根据状态转移概率矩阵计算稳态概率向量，结合闸门状态，生成状态序列轨迹，使用经验法则设定影响因子和权重，计算故障发生概率进行风险检测；本发明显著提升了闸门故障检测的精度、效率与可靠性。

本发明授权一种闸门故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种闸门故障检测方法，其特征在于：包括， 采集闸门振动信号，提取主模态频率，并设定采样频率和通带范围，设计有限冲激响应滤波器进行滤波后，使用粒子群算法进行优化，得到增强信号； 提取增强信号中的特征进行整合，得到特征向量，使用规则阈值匹配法将特征向量映射到离散状态集合，并获取闸门状态； 所述闸门状态包括正常状态、轻微结构疲劳状态、结构偏移异常状态和临界结构损伤状态； 获取历史数据进行采样，并构建状态转移概率矩阵，根据状态转移概率矩阵计算稳态概率向量，结合闸门状态，生成状态序列轨迹，使用经验法则设定影响因子和权重，计算故障发生概率进行风险检测； 通过数据库对数据进行存储； 所述采集闸门振动信号，提取主模态频率，并设定采样频率和通带范围，设计有限冲激响应滤波器进行滤波后，使用粒子群算法进行优化，得到增强信号包括以下步骤： 使用三轴加速度传感器采集闸门的原始振动信号； 使用快速傅里叶变换对采集的振动信号进行频域分析，并使用绝对值计算频域信号的幅值； 使用频率主峰提取算法选取最大幅值对应的频率作为主模态频率； 使用奈奎斯特定理设定采样频率和采样时长； 使用主模态频率设定通带范围，并使用减法运算提取通带宽度； 使用窗函数法设计有限冲激响应滤波器，并使用汉宁窗函数构建有限冲激响应滤波器系数； 使用阶数经验公式计算有限冲激响应滤波器阶数； 使用构建后的有限冲激响应滤波器对振动信号进行卷积操作，得到滤波信号，获取滤波信号的均值和标准差，计算峰度值； 使用延迟嵌入技术将滤波信号转换为不同时间点的嵌入向量，并使用Chebyshev距离遍历所有嵌入向量，计算当期嵌入向量与所有嵌入向量的距离，将所有距离进行升序排序后，选择最大的距离定义为相似度； 使用模糊熵算法结合相似度，计算滤波信号的熵值； 使用经验法则设定初始权重系数，并使用比例公式分别计算峰度值和熵值的权重系数； 整合峰度值、熵值和权重系数作为粒子，并随机生成初始位置和种群进行初始化； 使用峰度值、熵值和权重系数，构建目标函数； 计算目标函数值，并将目标函数值作为粒子的适应度值，选择最大适应度值进行位置更新，在迭代过程中，当迭代次数达到最大次数时，输出最优权重系数； 将最优权重系数作为有限冲激响应滤波器参数，并使用盲反卷积技术进行反卷积操作，得到增强信号和每个时间点的幅值； 所述提取增强信号中的特征进行整合，得到特征向量，使用规则阈值匹配法将特征向量映射到离散状态集合，并获取闸门状态包括以下步骤： 使用加权平方和公式计算增强信号的能量指标； 使用Welch法将增强信号划分为重叠段，构建每个重叠段的周期图，并对所有重叠段进行平均，得到功率谱密度； 使用频域分析方法结合功率谱密度，计算增强信号的带宽功率比； 进一步使用模糊熵算法，计算增强信号的熵值； 使用特征拼接技术将能量指标、带宽功率比和熵值进行拼接，得到特征向量进行归一化操作； 使用规则阈值匹配法将特征向量映射至离散状态集合，并在映射过程中进行状态转换，得到闸门当前状态； 所述离散状态集合包括正常状态、轻微结构疲劳状态、结构偏移异常状态和临界结构损伤状态； 使用德尔菲法设定状态的优先级，得到； 在状态转化过程中，状态同时满足多个状态时，则根据优先级判定最大优先级作为优先状态； 所述获取历史数据进行采样，并构建状态转移概率矩阵，根据状态转移概率矩阵计算稳态概率向量，结合闸门状态，生成状态序列轨迹，使用经验法则设定影响因子和权重，计算故障发生概率包括以下步骤： 收集闸门的历史故障振动数据； 将闸门当前状态作为起点，使用Metropolis随机游走算法从历史运行数据中进行状态序列采样，并构建状态变化序列； 使用马尔可夫链模型计算状态变化序列中闸门当前状态与所有状态之间的转移概率后，构建状态转移概率矩阵； 使用幂迭代法对状态转移概率矩阵中每行状态转移概率向量进行迭代求解，得到稳态概率向量； 从转移概率矩阵中随机采样一个候选状态，计算接受概率； 使用伪数随机生成器生成随机数，并将接受概率与随机数进行比对，当接受概率大于等于随机数时，则将候选状态作为新状态，否则保留当前状态； 重复进行采样，生成状态序列轨迹，并将状态序列轨迹中每个状态对应的损伤状态作为故障原因节点； 使用经验法则分别设定影响因子和权重； 使用加权求和公式计算影响评分； 使用Sigmoid函数对影响评分进行映射，得到影响概率； 使用DeMorgan定理结合概率乘积规则，计算故障发生概率； 所述进行风险检测指进一步使用经验法则设定评估阈值，将故障发生概率与评估阈值进行比对，当故障发生概率大于评估阈值时，则表示当前处于高风险，触发报警，并提醒工作人员采取紧急修复措施，否则继续检测，并生成闸门健康报告。

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