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龙图腾网获悉重庆新颜达机电设备有限公司申请的专利发电机定子绕组匝间短路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：CN121596157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610115255.5，技术领域涉及：G01R31/52；该发明授权发电机定子绕组匝间短路检测方法及系统是由余顺;余林泽设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本发电机定子绕组匝间短路检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及故障检测技术领域，具体涉及一种发电机定子绕组匝间短路检测方法及系统，同步采集定子分支电流、气隙磁场及机座振动信号；对信号进行预处理及工况标准化；提取并自适应融合分支电流环流、磁场不对称及振动特征谱关联三类特征向量，生成综合故障特征向量；将其输入训练好的匝间短路智能分类器，输出故障判别结果及连续的短路故障置信度指数；最后结合置信度指数趋势与特征贡献度回溯分析结果，生成综合状态评估报告。本发明实现了对早期微弱匝间短路的高灵敏度、高可靠性在线检测与预警。

本发明授权发电机定子绕组匝间短路检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种发电机定子绕组匝间短路检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 同步采集发电机的定子分支电流信号、气隙磁场探测线圈信号以及机座振动信号； 对所述定子分支电流信号、所述气隙磁场探测线圈信号以及所述机座振动信号分别进行预处理，并对预处理后的信号进行工况标准化处理； 基于标准化处理后的信号，分别提取分支电流环流特征向量、磁场不对称特征向量以及振动特征谱关联向量，并将三者融合生成综合故障特征向量； 将所述综合故障特征向量输入至预先训练好的匝间短路智能分类器，得到故障判别结果及连续的短路故障置信度指数； 基于所述故障判别结果、所述短路故障置信度指数的历史趋势以及获取的初步故障定位指示，生成综合状态评估报告； 融合生成综合故障特征向量的过程包括： 对分支电流环流特征向量、磁场不对称特征向量以及振动特征谱关联向量进行标准化后，依据实时信噪比与历史稳定性进行自适应权重分配，再将加权后的子向量拼接并通过主成分分析进行降维； 其中，匝间短路智能分类器包括使用带标签的综合故障特征向量训练好的SVM模型、PCA投影矩阵及标准化参数，其中，PCA投影矩阵的生成过程为使用构建的历史特征-状态样本库对主成分分析模型进行训练，确定从中间向量到综合故障特征向量的投影矩阵；标准化参数包括惩罚因子和核函数参数。

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