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龍圖騰網獲悉浙江頤川科技有限公司申請的專利一種基于機器學習的水利設備數據可視化管理方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120180344B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510654150.2，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種基于機器學習的水利設備數據可視化管理方法及系統是由戴建龍;陳鳳激;汪超;陳麗倩;吳新杰設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的水利設備數據可視化管理方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及水利設備分析技術領域，具體為一種基于機器學習的水利設備數據可視化管理方法及系統；獲取多源工作數據，包括：水面淤泥擴散數據、絞刀工作參數、船體動態參數、水面管道反饋數據以及管道狀態參數；利用第一模式異常模型，對獲取的水面淤泥擴散數據和絞刀工作參數進行檢測分析，識別得到第一模式異常特征數據；利用第二模式異常模型，對獲取的水面管道反饋數據和管道狀態參數進行檢測分析，識別得到第二模式異常特征數據；基于識別的第一模式異常特征數據、第二模式異常特征數據以及獲取的船體動態參數，進行綜合檢測分析，得到表征工作狀態的工作異常系數；本發明根據工作異常系數，實現水利設備工作狀態的準確識別。

本發明授權一種基于機器學習的水利設備數據可視化管理方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的水利設備數據可視化管理方法，其特征在于，包括： 獲取絞吸式清淤設備的多源工作數據，所述多源工作數據至少包括：水面淤泥擴散數據、絞刀工作參數、船體動態參數、水面管道反饋數據以及管道狀態參數； 所述水面淤泥擴散數據，包括絞刀工作位置處的水面淤泥的污染擴散圖像； 所述水面管道反饋數據，為排泥管道工作過程時，在水面產生波紋的水面圖像； 利用第一模式異常模型，對獲取的水面淤泥擴散數據和絞刀工作參數進行檢測分析，識別得到第一模式異常特征數據； 所述第一模式異常模型包括擴散數據識別層、工作參數識別層和第一異常判斷層； 所述擴散數據識別層，對水面淤泥擴散數據進行識別，包括識別絞刀的位置和渾濁區域；通過形態特征、濃度特征和動態特征對渾濁區域進行識別，得到渾濁特征數據；根據絞刀的位置對渾濁特征數據進行識別，得到異常渾濁數據； 所述工作參數識別層，對絞刀工作參數進行識別，得到絞刀工作異常數據，包括絞刀異常位置、絞刀異常時間點和絞刀異常系數； 所述第一異常判斷層，根據異常渾濁數據和絞刀工作異常數據，識別得到第一模式異常特征數據，包括第一異常位置、第一異常時間點和第一異常系數； 利用第二模式異常模型，對獲取的水面管道反饋數據和管道狀態參數進行檢測分析，識別得到第二模式異常特征數據； 所述第二模式異常模型包括管道反饋識別層、管道狀態識別層和第二異常判斷層； 所述管道反饋識別層，對水面管道反饋數據中，由于排泥管道振動產生的水面波紋進行識別，提取波紋的紋理特征，并分析波紋的變化特征，得到反饋異常數據；所述反饋異常數據包括反饋異常位置、反饋異常時間點和反饋異常系數； 所述管道狀態識別層，對管道狀態參數進行識別，得到管道異常特征數據，包括管道異常類型和管道異常系數； 所述第二異常判斷層，對反饋異常數據和管道異常特征數據識別，得到第二模式異常特征數據，包括第二異常位置、第二異常時間點和第二異常系數； 基于識別的第一模式異常特征數據、第二模式異常特征數據以及獲取的船體動態參數，進行綜合檢測分析，得到表征工作狀態的工作異常系數； 根據工作異常系數判斷是否觸發預設的異常條件，并在觸發時生成并輸出異常預警信號。

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