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龍圖騰網獲悉安徽省國家電投和新電力技術研究有限公司申請的專利一種極端天氣下設備異常評估方法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：CN119047875B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202411147417.0，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權一種極端天氣下設備異常評估方法是由楊帆設計研發完成，并于2024-08-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種極端天氣下設備異常評估方法在說明書摘要公布了：本發明涉及風輪異常檢測領域，具體為一種極端天氣下設備異常評估方法；先通過濾波對振動信號中各頻率的信號進行分離，獲取基頻信號和3倍頻信號，通過對比二者的振幅，從基頻信號和3倍頻信號中提取出第一故障信號，再通過進一步計算第一信號中與第一故障信號相對應時刻的復雜度，從而實現第二故障信號的提取，最后再通過建立故障率函數模型，計算跨越時長范圍內第二故障信號出現故障的概率，并與故障率閾值進行對比，來判斷風力發電機的風輪是否發生故障，通過本方式自動快速的識別電站中所有風力發電機風輪是否出現松動，不需要再對各個風輪依次進行檢查；解決了目前通過半人工的方式依次檢測風輪的狀態時，進度較慢的問題。

本發明授權一種極端天氣下設備異常評估方法在權利要求書中公布了：1.一種極端天氣下設備異常評估方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： S1、獲取風力發電機風輪包含軸向和徑向振動的振動信號； S2、對振動信號進行濾波，分離振動信號中的基波信號和諧波信號，并獲取不同頻率信號的振幅，以獲得第一信號； S3、對比第一信號中的基頻信號和3倍頻信號的幅值，以獲得第一故障信號；在步驟S3中，具體包括如下步驟： S31、獲取第一信號中基頻信號和3倍頻信號； S32、設定基頻振幅閾值，判斷基頻信號的基頻振幅是否大于第一振幅閾值； 若是，則提取基頻振幅大于第一振幅閾值的基頻信號，和對應時刻的3倍頻信號，以獲得第二信號； 若否，則結束； S33、設置基礎倍數，并計算切向的3倍頻振幅的第二振幅；第二振幅的計算公式為： 上式中，表示切向的3倍頻振幅的第二振幅,A3表示切向的3倍頻振幅，τ表示基礎倍數； S34、判斷第二信號中切向的基頻振幅是否大于切向的3倍頻振幅的第二振幅； 若是，則提取對應時刻的第二信號，以獲得第三信號； 若否，則結束； S35、計算第三信號中各基頻信號和3倍頻信號的持續時長；持續時長的計算公式為： Δti＝t1i-t0i 上式中，Δti表示第i個第三信號的持續時長，t0i和t1i分別表示第i個第三信號的初始時刻和最后時刻； S36、設置時長閾值，并挑選出持續時長大于時長閾值的第三信號，以生成第一故障信號； S4、計算第一信號中與第一故障信號相對應時刻的復雜度，并挑選出復雜度大于復雜度閾值時刻所對應的第一故障信號，以生成第二故障信號； S5、獲取第二故障信號的跨越時長范圍和不存在第二故障信號的空白時刻并計算填充量，設置故障率函數模型，之后將跨越時長范圍、空白時刻以及所對應的填充量輸入到故障率函數模型以獲得故障率； S6、根據極端天氣時間中第二故障信號的總故障率是否超過故障率閾值，判斷風力發電機風輪是否發生故障； 若是，則輸出風力發電機風輪異常的提示信息； 若否，則輸出無異常的提示信息。

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