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龙图腾网获悉华能国际电力股份有限公司安徽风电分公司申请的专利一种基于SVD-SSA-LSTM的风电机组故障诊断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：CN119933954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510016960.5，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种基于SVD-SSA-LSTM的风电机组故障诊断方法及系统是由王超;戴文华;刘海旺;曾鑫;杨伟;熊超设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SVD-SSA-LSTM的风电机组故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及故障诊断技术领域，特别是涉及一种基于SVD－SSA－LSTM的风电机组故障诊断方法及系统。包括：根据风电机组塔筒的设备参数设定多个监测点；根据预设监测时间节点获取各个监测点的振动信号，根据全部振动信号生成故障特征数据包；建立故障诊断模型，根据故障诊断模型和故障特征数据包生成故障诊断结果；利用奇异值分解SVD降噪对采集到的振动信号进行分解，去除信号中的冗余和噪声成分，再利用SSA－LSTM故障诊断模型对风电机组的故障进行诊断，通过LSTM网络对时间序列数据的处理能力，提高风电机组故障诊断的精度，同时缩短诊断周期，提高对于风电机组故障风险的预警效率。

本发明授权一种基于SVD-SSA-LSTM的风电机组故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于SVD-SSA-LSTM的风电机组故障诊断方法，其特征在于，包括： 根据风电机组塔筒的设备参数设定多个监测点； 根据预设监测时间节点获取各个监测点的振动信号，根据全部振动信号生成故障特征数据包； 建立故障诊断模型，根据故障诊断模型和故障特征数据包生成故障诊断结果； 其中，建立多个监测点时，包括： 建立监测点数列A,A=a1,a2…ai…an，其中，ai为第i个监测点；n为监测点数量； 根据预处理模型生成故障特征数据包，包括： 获取当前监测时间节点各个监测点的振动信号； 根据预设校准模型处理全部振动信号； 根据处理结果生成一级振动信号； 根据预设SVD模型对一级振动信号进行分解，根据分解结果生成故障时频域特征信息； 根据故障时频域特征信息生成当前监测时间节点的故障特征数据包； 建立故障诊断模型时，包括： 根据历史振动数据建立训练集数据； 建立LSTM网络，并设定LSTM网络的多组参数配置策略； 建立麻雀个体数列P,P=p1，p2…pi…pm，其中，单个麻雀代表一组参数配置策略，pi为第i个麻雀个体；m为参数配置策略数量； 根据训练集数据生成各个麻雀个体的初始适应度； 根据预设SSA优化模型设定麻雀位置迭代策略； 根据迭代策略输出各个麻雀的一级适应度； 建立一级适应度数列B,B=b1,b2…bi…bm，其中，bi为第i个麻雀个体的一级适应度；m为麻雀个体数量； 设定一级适应度数列B中最大值bmax对应的麻雀个体为目标麻雀个体； 设定目标麻雀个体对应的参数配置策略和LSTM网络生成故障诊断模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华能国际电力股份有限公司安徽风电分公司，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市蜀山区荷叶地街道潜山路888号百利中心北塔2402-2408；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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