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龙图腾网获悉三峡金沙江川云水电开发有限公司申请的专利水轮机调速器关键部件的可靠性评估方法、设备及介质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：CN120372983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510864377.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权水轮机调速器关键部件的可靠性评估方法、设备及介质是由汪林;任刚;徐龙;高玲;万鹏;田源泉;薛云蛟;管毓俊设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本水轮机调速器关键部件的可靠性评估方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于电力系统设备可靠性评估技术领域，提供一种水轮机调速器关键部件的可靠性评估方法、设备及介质，该方法包括：对水轮机调速器运用层次分析法筛选出关键部件；处理所述关键部件的原始故障运维记录，获取含有删失数据的数据集；基于所述数据集计算删失率；根据不同删失率动态选择最优方法完成关键部件的可靠性评估。本发明通过删失率区间划分实现了参数估计方法的自适应选择，提高了对不同删失程度数据的适应性，并且还能兼顾不同删失率下的精度与鲁棒性。

本发明授权水轮机调速器关键部件的可靠性评估方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种水轮机调速器关键部件的可靠性评估方法，其特征在于，包括： 对水轮机调速器运用层次分析法筛选出关键部件； 处理所述关键部件的原始故障运维记录，获取含有删失数据的数据集； 基于所述数据集计算删失率； 根据不同删失率动态选择最优方法完成关键部件的可靠性评估； 所述基于所述数据集计算删失率，包括： 其中，c为删失率，n为失效部件数量，m为未发生故障的部件数量； 所述根据不同删失率等级动态选择最优方法完成关键部件的可靠性评估，包括： 对低删失率，采用极大似然估计方法完成关键部件的可靠性评估； 对高删失率，采用综合删失特征信息的分步参数估计方法完成关键部件的可靠性评估； 对极高删失率，结合半监督数据转换方法和极大似然估计方法完成关键部件的可靠性评估； 其中，所述低删失率、高删失率和极高删失率根据预设的删失率范围确定； 所述采用综合删失特征信息的分步参数估计方法完成关键部件的可靠性评估，包括： 计算删失特征统计量，包括删失时间变异系数和删失时间偏度；所述删失时间变异系数为删失时间的标准差与均值的比值；所述基于删失时间和删失时间的标准差与均值得到； 基于删失率和删失时间偏度构建修正函数，利用所述修正函数修正平均寿命MTTF；其中，所述修正函数为基于删失率和删失时间偏度的函数； 对修正后的平均寿命MTTF，基于极大似然估计方法进行迭代优化： 步骤1，固定经过修正函数修正的平均寿命MTTF的估计值，代入平均寿命MTTF的计算公式，将计算得到的尺度参数代入使用极大似然估计方法估计形状参数； 步骤2，固定估计的所述形状参数，使用极大似然估计方法估计尺度参数，利用估计的所述尺度参数更新平均寿命MTTF的估计值； 步骤3，固定更新的所述平均寿命MTTF的估计值，按照步骤1重新估计形状参数，判断重新估计的形状参数是否满足收敛条件，若不满足则重复步骤1~步骤2，直到满足收敛条件即可； 所述结合半监督数据转换方法和极大似然估计方法完成关键部件的可靠性评估，包括： 在数据集中引入水轮机调速器部件运行工况参数，并将其作为数据集样本的特征向量；所述数据集中包括故障样本和删失样本； 结合特征相似性和生存曲线相似性来构建权重矩阵； 基于权重矩阵计算转移矩阵； 基于故障样本的失效时间和删失样本的删失时间构建初始标签矩阵； 基于转移矩阵和初始标签矩阵迭代更新伪生存时间，获得删失样本的最优伪标签； 将数据集中删失样本替代为所述最优伪标签，将其视为故障样本，由此更新数据集； 在更新后的数据集的基础上，利用极大似然估计方法完成关键部件的可靠性评估。

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