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龙图腾网获悉明阳智慧能源集团股份公司申请的专利一种风电机组振动监测与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：CN118327909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410439011.3，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风电机组振动监测与故障诊断方法是由石显;陈宝康;魏煜锋;黄达;郭伟杰;谢春秋;陈俊霖;吴晓东设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组振动监测与故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电机组振动监测与故障诊断方法，在检测模块和云端服务器之间增设边缘计算系统，该边缘计算系统实时采集检测信号，并对检测信号进行预处理以及进行故障诊断，可分担云端服务器的运算负担。边缘计算系统在采集数据后进行筛选上报，无异常在阈值内则心跳上传，超限则启动实时上报和本地预警，减小网络的负担。边缘计算系统可就近做出反馈，业务执行能力更高，当有超阈值出现险情第一时间本地预警，同时上报云端服务器，减少响应时间。边缘计算系统采用高速数据采集卡和高精度时钟，确保数据采集的连续性和同步性；采用时间戳技术，为每个检测信号包添加精确的时间标记，保证数据处理的同步性。

本发明授权一种风电机组振动监测与故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种风电机组振动监测与故障诊断方法，其特征在于，包括： 在风电机组关键位置安装适合的检测模块； 通过检测模块检测风电机组关键位置的检测信号； 基于检测信号，通过以下方式进行故障诊断： 在每个风电机组布设边缘计算系统实时采集检测信号，并对检测信号进行预处理以及进行故障诊断； 边缘计算系统采用工业级嵌入式服务器，安装专为实时数据处理优化的操作系统RTLinux或VxWorks，确保数据处理的实时性和可靠性，并利用容器化技术部署应用程序，实现应用的快速部署、隔离和扩展； 边缘计算系统使用流处理框架进行实时数据流的预处理和分析； 分析时，边缘计算系统运行轻量级的机器学习模型进行故障诊断； 所述轻量级机器学习模型通过云端服务器进行训练调整以及部署到边缘计算系统，具体包括： 云端服务器使用历史数据和机器学习算法训练机器学习模型； 将训练好的机器学习模型部署到边缘计算系统上，使用轻量级的深度学习框架TensorFlowLite或ONNXRuntime进行推理； 使用在线更新机制，使机器学习模型能够根据新的运行数据进行自我学习和适应； 监测和故障诊断过程中， 采用屏蔽电缆和光纤传输，减少电磁干扰，同时使用差分信号传输技术，降低共模噪声；根据风电机组的运行特性和故障诊断需求，动态调整采样率，确保能够准确捕获故障特征频率； 通过数字滤波器对特定频率范围的噪声进行有效抑制；利用包括小波变换在内的时频分析技术，将信号分解为不同尺度和频率的子带，从中提取故障特征；建立环境噪声的数学模型，包括风噪声、机械噪声，以便更准确地识别和分离噪声；采用自适应滤波技术，根据实时数据动态调整滤波器参数，实现噪声的自适应抑制； 安装专门的环境噪声监测装置，实时监测环境噪声水平；基于自适应滤波的噪声消除技术，从振动信号中去除环境噪声的影响； 结合振动、声音、温度多种传感器数据，使用数据融合算法，提高信号的可靠性和准确性；在关键部位部署冗余传感器，通过多个传感器的数据比对和融合，提高故障检测的准确性和鲁棒性。

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