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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于散列函数降维参数重构的汽轮组定量化分析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：CN116187176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310052941.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于散列函数降维参数重构的汽轮组定量化分析方法是由徐鹏设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于散列函数降维参数重构的汽轮组定量化分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于散列函数降维参数重构的汽轮组定量化分析方法，涉及动力机械故障诊断技术领域，解决了针对汽轮机组的高维数据空间在参数重构时降维不够彻底、且未构造健康因子与汽轮机组健康状态的定量函数关系的技术问题，其技术方案要点是深入分析工况指纹时间序列信息熵的动态变化特性与系统健康因子之间的关系，揭示汽轮机组全生命周期的健康因子退化规律汽轮机组工况指纹复杂度熵增加形成机理，建立汽轮机组健康因子定量化评估模型，实现汽轮机组健康因子定量化计算，解决PHM技术在汽轮机组等工程设备中的应用问题，为汽轮机组定量化视情维修与健康管理领域的研究工作提供科学依据和技术支持。

本发明授权基于散列函数降维参数重构的汽轮组定量化分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于散列函数降维参数重构的汽轮组定量化分析方法，其特征在于，包括： S1：对用于汽轮组定量化分析的实验装置的传感器种类和数量进行分析，得到传感器参数； S2：通过历史运行数据和传感器参数构建多维变量存储矩阵； S3：采用改进的散列函数算法对所述多维变量存储矩阵进行碰撞和微扰敏感性分析，得到一维工况指纹序列数据； S4：根据所述一维工况指纹序列数据进行降维投影完备性分析，生成工况指纹序列信息熵； S5：根据所述工况指纹序列信息熵进行健康因子定量化分析，得到健康因子定量化值； S6：基于数据驱动方法对健康因子定量化值与健康程度的相关性进行分析，以构建汽轮组定量化健康因子模型； S7：通过历史运行数据对所述汽轮组定量化健康因子模型进行在线验证实验，以对所述汽轮组定量化健康因子模型进行优化与改进； S8：通过优化改进后的汽轮组定量化健康因子模型对汽轮组进行定量化分析； 其中，步骤S3中，改进的散列函数算法包括： 将所述多维变量存储矩阵中存储的各传感器的采样值进行归一化处理，得到归一化参数； 对归一化参数的有效数字位数i进行分析，然后将归一化参数乘以10i转化为大整数值，该大整数值即改进的散列函数算法的有效输入值； 其中，各传感器的采样值均为经过AD转换的二进制数字信号，若AD转换的模拟输入量为，输出数字量为，变送器输入量程范围与输出量程之比为，则；其中，表示AD转换的量化单位，且，表示AD转换模拟输入量的量程范围，表示AD转换的位数。

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