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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利水电机组轴心轨迹的识别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：CN115147651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210783633.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权水电机组轴心轨迹的识别方法是由李辉;李浩博;白亮;翟芳设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本水电机组轴心轨迹的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了水电机组轴心轨迹的识别方法，将轴心轨迹信号经改进小波阈值去噪后合成轴心轨迹图像，利用方向梯度直方图提取轴心轨迹图像的特征，采用主成分分析进行特征降维，之后利用SVM进行分类识别，其中SVM应用瞬态搜索优化算法优化惩罚因子和核参数两个重要参数，以达到最优的识别效果。本发明方法能够对水电机组轴心轨迹进行高效率及高准确性的识别。

本发明授权水电机组轴心轨迹的识别方法在权利要求书中公布了：1.水电机组轴心轨迹的识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，获取水电机组轴心轨迹信号；步骤2，将步骤1获取的水电机组轴心轨迹信号采用改进小波阈值方法去噪；步骤2中，改进小波阈值处理函数表达式为： （5）式（5）中，d是小波分解信号，sign是符号函数；其中，考虑到噪声标准差和小波分解层数对阈值的影响，改进的阈值函数如下： （4）式（4）中，n是信号长度，σ是噪声的标准差，μ为系数； （3）式（3）中，a为小波分解层数；步骤3，将步骤2去噪后的水电机组轴心轨迹信号合成轴心轨迹图像，利用方向梯度直方图特征提取方法提取轴心轨迹图像的特征；步骤4，将步骤3提取轴心轨迹图像的方向梯度直方图特征采用PCA方式降维，得到轴心轨迹图像降维后的特征量；步骤5，构建TSO-SVM分类模型；步骤6，重复步骤1-4，得到故障状态和正常状态的轴心轨迹降维后的特征量，将得到的轴心轨迹降维后的特征量划分为训练集和测试集，将训练集输入到步骤5构建的TSO-SVM模型里进行训练，得到训练好的TSO-SVM模型，将测试集输入训练好的TSO-SVM模型中验证训练效果。

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