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龍圖騰網(wǎng)獲悉華能新能源股份有限公司;北京華能新銳控制技術(shù)有限公司申請的專利基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的風力發(fā)電機組的故障診斷系統(tǒng)及其方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115324843B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211037642.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F03D17/00；該發(fā)明授權(quán)基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的風力發(fā)電機組的故障診斷系統(tǒng)及其方法是由王建國;趙建勇;葉林;王宏偉;劉美岑;王俊;劉榮波;孫旭設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-08-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的風力發(fā)電機組的故障診斷系統(tǒng)及其方法在說明書摘要公布了：本申請涉及故障智能診斷的領(lǐng)域，其具體地公開了一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的風力發(fā)電機組的故障診斷系統(tǒng)及其方法，其利用了對風力發(fā)電機在正常工作產(chǎn)生的特定的振動信號的隱含特征挖掘來得到所述發(fā)電機的振動模式識別特征，進而進行所述風力發(fā)電機的工作狀態(tài)檢測。具體地，在檢測時加入所述發(fā)電機所產(chǎn)生的電流信號作為結(jié)果指標，以兩者的響應性估計來建立這兩者的關(guān)聯(lián)模式表達，從而通過多標簽分類器進行故障分類診斷，提高了故障檢測的準確性。

本發(fā)明授權(quán)基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的風力發(fā)電機組的故障診斷系統(tǒng)及其方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的風力發(fā)電機組的故障診斷系統(tǒng)，其特征在于，包括： 第一監(jiān)測數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取由部署于發(fā)電機的多個振動傳感器采集的預定時間段的多個振動信號； 振動信號編碼模塊，用于將所述多個振動信號中各個振動信號的波形圖分別通過作為過濾器的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到多個振動波形特征向量，并將所述多個振動波形特征向量排列為振動波形特征矩陣； 拓撲數(shù)據(jù)構(gòu)建模塊，用于獲取所述多個振動傳感器的拓撲矩陣，所述拓撲矩陣中非對角線位置上各個位置的特征值為相應兩個振動傳感器之間的距離，所述拓撲矩陣中對角線位置上各個位置的特征值為零； 拓撲數(shù)據(jù)編碼模塊，用于將所述拓撲矩陣通過作為特征提取器的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到拓撲特征矩陣； 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，用于將所述拓撲特征矩陣和所述振動波形特征矩陣通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到振動拓撲特征矩陣； 第二監(jiān)測數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取所述預定時間段內(nèi)由所述發(fā)電機輸出的電流信號； 電流信號編碼模塊，用于將所述預定時間段內(nèi)由所述發(fā)電機輸出的電流信號的波形圖通過作為特征提取器的第三卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以得到電流特征矩陣； 特征分布校正模塊，用于基于所述振動拓撲特征矩陣，對所述電流特征矩陣中各個位置的特征值進行校正以得到校正后電流特征矩陣； 響應性估計模塊，用于計算所述振動拓撲特征矩陣相對于所述校正后電流特征矩陣的響應性估計以得到分類特征矩陣；以及 故障診斷結(jié)果生成模塊，用于將所述分類特征矩陣通過分類器以得到分類結(jié)果，所述分類結(jié)果用于表示待檢測風力發(fā)電機發(fā)生各種類型的故障的概率值。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人華能新能源股份有限公司;北京華能新銳控制技術(shù)有限公司，其通訊地址為：100000 北京市海淀區(qū)復興路甲23號10、11層；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。