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龙图腾网获悉江苏云杉清洁能源投资控股有限公司申请的专利基于知识图谱的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法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：CN120557109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511054139.9，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于知识图谱的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法是由苏宪彬;石勇军;毛冰华;汤健;赵云;徐娟设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识图谱的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法，涉及智能故障诊断技术领域，基于知识图谱的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：在风电机组运行过程中，通过预设的采样周期采集齿轮箱的声波数据，建立稳定的信号获取框架，为后续的数据处理提供原始信号输入。本发明通过动态调整采样频率，实现了齿轮箱潜在故障的早期识别和精准诊断，有效提高风电机组的运行可靠性和维护效率。动态采样捕捉微小噪声变化，及时发现齿轮磨损，防止故障恶化；稳定时降低采样频率优化资源利用。结合机器学习和知识图谱，适应复杂运行条件，提升故障诊断精度，延长设备寿命，减少维修和停机成本。

本发明授权基于知识图谱的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的海上风电机组齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 在风电机组运行过程中，通过预设的采样周期采集齿轮箱的声波数据，建立稳定的信号获取框架，为后续的数据处理提供原始信号输入； 对采集到的原始声波数据进行预处理，通过频谱分析从预处理后的声波信号中提取齿轮箱运行过程中潜在啮合不均匀特征，对提取的特征进行综合分析，进一步量化由潜在故障驱动的声波变化规律； 将经过分析处理的声波数据输入至预先训练完成的机器学习模型，通过模型对齿轮箱运行状态进行智能识别，从而判断是否存在潜在的齿轮啮合不均匀现象； 当识别出齿轮箱存在潜在啮合不均匀，基于识别结果，动态提高采样频率，提升信号的时间分辨率，实现对异常噪声微小特征的高精度捕捉；在噪声模式恢复稳定时，逐步降低采样频率优化资源利用； 当识别出齿轮箱存在潜在啮合不均匀时，迅速提升采样频率，实现对微弱异常声波特征的高精度捕捉，频率提升计算表达式如下： ，式中，是提升后的采样频率，用于高风险阶段的声波采样，是基础采样频率，是调控增益系数，是风险偏移量，计算公式如下：，其中，是齿轮啮合不均风险系数，是齿轮啮合不均风险系数参考阈值； 当监测到声波信号已恢复至稳定状态，说明齿轮箱运行趋于正常，此时将采样频率逐步回落，以节省处理资源并保持数据效率，计算表达式如下： ，式中，是下降后的采样频率，是上一轮采样频率，是渐降调节系数，是确保采样频率不低于基础频率，以保证监测稳定性。

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