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龙图腾网获悉河北大唐国际唐山热电有限责任公司申请的专利一种风电机组状态监测与维护决策支持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：CN119778195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411990739.1，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风电机组状态监测与维护决策支持系统是由浦占锋;刘福君设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组状态监测与维护决策支持系统在说明书摘要公布了：本发明属于风电机组状态监测技术领域，本发明公开了一种风电机组状态监测与维护决策支持系统，包括：采集温度波动指标、综合振动指标、综合磨损健康指标和综合环境适应性指标；将温度波动指标、综合振动指标、综合磨损健康指标和综合环境适应性指标进行关联分析，得到风电机组的综合健康指数；根据综合健康指数，评估风电机组的当前状态，判断设备是否出现异常，生成设备状态信号；根据设备状态信号，触发警报机制，同时生成异常评估报告；在提升风电机组状态监测精度、灵敏度的同时，实现了维护策略的优化，显著增强了系统的环境适应性，提升了运维效率、设备可靠性和经济效益，为实现智能化运维提供了技术支撑。

本发明授权一种风电机组状态监测与维护决策支持系统在权利要求书中公布了：1.一种风电机组状态监测与维护决策支持系统，其特征在于，包括： 数据构建模块：用于采集温度波动指标、综合振动指标、综合磨损健康指标和综合环境适应性指标； 综合振动指标的采集方式包括： 步骤S31：将监测周期的开始时刻作为初始时刻，使用加速度计实时采集各关键部件的振动信号数据，对初始时刻到t时刻之间的振动信号数据进行预处理，包括使用中值滤波去除高频噪声以及归一化； 步骤S32：使用高通滤波器和低通滤波器对预处理后的振动信号数据进行卷积处理，分别得到一级低通滤波结果Yd1[n]和一级高通滤波结果Yg1[n]，一级低通滤波结果Yd1[n]和一级高通滤波结果Yg1[n]是滤波后的振动信号数据，仍然与预处理后的振动信号数据保持相同长度的序列； 其中，n是离散时间索引，表示振动信号数据内的第n个采样点； 步骤S33：对Yd1[n]和Yg1[n]分别进行采样，包括从Yd1[n]中每隔一个采样点取一个样本，得到近似系数序列Ad1，从Yg1[n]中每隔一个采样点取一个样本，得到细节系数序列Dg1； 其中，一个样本表示一个采样点上的数据； 步骤S34：使用高通滤波器和低通滤波器对近似系数序列Ad1进行卷积处理，得到二级高通滤波结果Yg2[n]和二级低通滤波结果Yd2[n]； 对Yd2[n]和Yg2[n]分别使用步骤S33相同的采样方法进行处理，得到近似系数序列Ad2和细节系数序列Dg2； 步骤S35：重复迭代步骤S34，使用高通滤波器和低通滤波器对上一级别的近似系数序列Adh-1进行卷积并采样，直至达到设定的次数H，得到各级别的近似系数序列AdH和细节系数序列DgH，其中，h表示级别； 步骤S36：对于每个级别h，计算每个级别上细节系数的能量分布，其中，是第h个级别下的细节系数，表示第h级别下细节系数的数量，表示第h级别下的总能量； 取所有级别下总能量的均值，作为关键部件在t时刻的时频域特征； 步骤S37：将预处理后的振动信号数据按照时序排列，形成振动时序数组； 取振动时序数组内所有数据绝对值的均值，作为绝对平均值，将振动时序数组内的最大绝对值与绝对平均值进行比值计算，得到关键部件在t时刻的振动脉冲指数； 步骤S38：对于每个关键部件，利用时频域特征和振动脉冲指数创建得到关键部件的综合振动指标，其中，WFD表示时频域特征，TFF表示振动脉冲指数； 数据分析模块：用于通过温度波动指标、综合振动指标、综合磨损健康指标和综合环境适应性指标计算得到关键部件的综合健康指数，对各关键部件的综合健康指数进行关联分析，得到风电机组的综合健康指数； 状态评估模块：用于根据综合健康指数，评估风电机组的当前状态，判断设备是否出现异常，生成设备状态信号； 异常报警模块：用于根据设备状态信号，触发警报机制，同时生成异常评估报告。

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