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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种仅用正常样本的风电机组异常在线检测方法及系统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：CN115585104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211308249.X，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种仅用正常样本的风电机组异常在线检测方法及系统是由何怡刚;邵凯旋;邢致恺;汪磊;王雨涵;刘晓宇;王枭;王迪威设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种仅用正常样本的风电机组异常在线检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种仅用正常样本的风电机组异常在线检测方法及系统，属于风电机组故障检测技术领域，具体耦合了多级定量庞加莱图和支持向量数据描述，该方法包括以下步骤：采集风电机组核心部件的历史及在线运行振动信号；利用多级定量庞加莱图捕捉部件振动信号中多层次的非线性动力学特征；基于正常样本的特征构建SVDD的超球空间，获得异常检测决策域；利用该超球空间对在线实测信号进行检测，确定机组是否出现异常状态，并发出报警。本发明提供了能够准确快速地检测风电机组的异常状况并发出报警的方法，能简单而经济地实现，为及时发现风电机组异常提供了有力指导，保障风电机组可靠稳定运行。

本发明授权一种仅用正常样本的风电机组异常在线检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种仅用正常样本的风电机组异常在线检测方法，其特征在于，包括： 采集风电机组目标部件的在线运行振动信号； 利用多级定量庞加莱图捕捉在线运行振动信号中多层次的非线性动力学特征； 计算在线运行振动信号的非线性动力学特征到SVDD超球空间球心的距离，并与预先通过正常样本构建的超球空间的半径进行对比，判断机组是否出现异常状态，并对异常状态发出报警； 所述利用多级定量庞加莱图捕捉在线运行振动信号中多层次的非线性动力学特征，包括： 将长度为N的风电机组目标部件的在线运行振动信号x＝{xi,i＝1,2，…，N}分解成多级子信号ys＝{ysi}，s为多级定量庞加莱图的级数； 定义两个向量m和n：k＝N-s； 每级的庞加莱图用点mk,nk表示，庞加莱图表现为沿着主线mk＝nk拉长的点云，点沿主线的分布称为长期相关性，垂直于主线的分布称为短期相关性； 根据向量m和n，计算短期相关性SD1和长期相关性SD2； 由Concat拼接操作将每级的SD1和SD2进行合并得到多级定量庞加莱图捕捉的非线性动力学特征。

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