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龍圖騰網獲悉河北大唐國際唐山熱電有限責任公司申請的專利一種風電機組狀態監測與維護決策支持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：CN119778195B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202411990739.1，技術領域涉及：F03D17/00；該發明授權一種風電機組狀態監測與維護決策支持系統是由浦占鋒;劉福君設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種風電機組狀態監測與維護決策支持系統在說明書摘要公布了：本發明屬于風電機組狀態監測技術領域，本發明公開了一種風電機組狀態監測與維護決策支持系統，包括：采集溫度波動指標、綜合振動指標、綜合磨損健康指標和綜合環境適應性指標；將溫度波動指標、綜合振動指標、綜合磨損健康指標和綜合環境適應性指標進行關聯分析，得到風電機組的綜合健康指數；根據綜合健康指數，評估風電機組的當前狀態，判斷設備是否出現異常，生成設備狀態信號；根據設備狀態信號，觸發警報機制，同時生成異常評估報告；在提升風電機組狀態監測精度、靈敏度的同時，實現了維護策略的優化，顯著增強了系統的環境適應性，提升了運維效率、設備可靠性和經濟效益，為實現智能化運維提供了技術支撐。

本發明授權一種風電機組狀態監測與維護決策支持系統在權利要求書中公布了：1.一種風電機組狀態監測與維護決策支持系統，其特征在于，包括： 數據構建模塊：用于采集溫度波動指標、綜合振動指標、綜合磨損健康指標和綜合環境適應性指標； 綜合振動指標的采集方式包括： 步驟S31：將監測周期的開始時刻作為初始時刻，使用加速度計實時采集各關鍵部件的振動信號數據，對初始時刻到t時刻之間的振動信號數據進行預處理，包括使用中值濾波去除高頻噪聲以及歸一化； 步驟S32：使用高通濾波器和低通濾波器對預處理后的振動信號數據進行卷積處理，分別得到一級低通濾波結果Yd1[n]和一級高通濾波結果Yg1[n]，一級低通濾波結果Yd1[n]和一級高通濾波結果Yg1[n]是濾波后的振動信號數據，仍然與預處理后的振動信號數據保持相同長度的序列； 其中，n是離散時間索引，表示振動信號數據內的第n個采樣點； 步驟S33：對Yd1[n]和Yg1[n]分別進行采樣，包括從Yd1[n]中每隔一個采樣點取一個樣本，得到近似系數序列Ad1，從Yg1[n]中每隔一個采樣點取一個樣本，得到細節系數序列Dg1； 其中，一個樣本表示一個采樣點上的數據； 步驟S34：使用高通濾波器和低通濾波器對近似系數序列Ad1進行卷積處理，得到二級高通濾波結果Yg2[n]和二級低通濾波結果Yd2[n]； 對Yd2[n]和Yg2[n]分別使用步驟S33相同的采樣方法進行處理，得到近似系數序列Ad2和細節系數序列Dg2； 步驟S35：重復迭代步驟S34，使用高通濾波器和低通濾波器對上一級別的近似系數序列Adh-1進行卷積并采樣，直至達到設定的次數H，得到各級別的近似系數序列AdH和細節系數序列DgH，其中，h表示級別； 步驟S36：對于每個級別h，計算每個級別上細節系數的能量分布，其中，是第h個級別下的細節系數，表示第h級別下細節系數的數量，表示第h級別下的總能量； 取所有級別下總能量的均值，作為關鍵部件在t時刻的時頻域特征； 步驟S37：將預處理后的振動信號數據按照時序排列，形成振動時序數組； 取振動時序數組內所有數據絕對值的均值，作為絕對平均值，將振動時序數組內的最大絕對值與絕對平均值進行比值計算，得到關鍵部件在t時刻的振動脈沖指數； 步驟S38：對于每個關鍵部件，利用時頻域特征和振動脈沖指數創建得到關鍵部件的綜合振動指標，其中，WFD表示時頻域特征，TFF表示振動脈沖指數； 數據分析模塊：用于通過溫度波動指標、綜合振動指標、綜合磨損健康指標和綜合環境適應性指標計算得到關鍵部件的綜合健康指數，對各關鍵部件的綜合健康指數進行關聯分析，得到風電機組的綜合健康指數； 狀態評估模塊：用于根據綜合健康指數，評估風電機組的當前狀態，判斷設備是否出現異常，生成設備狀態信號； 異常報警模塊：用于根據設備狀態信號，觸發警報機制，同時生成異常評估報告。

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