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龙图腾网获悉大唐向阳风电有限公司;吉林省天云数据科技有限公司申请的专利一种基于物联感知技术的风电机组监测预警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：CN120100646B 。

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：202510260228.2，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种基于物联感知技术的风电机组监测预警系统是由刘洋;韩登设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联感知技术的风电机组监测预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联感知技术的风电机组监测预警系统，涉及物联网技术领域，包括数据采集模块：实时采集风电机组关键部件的运行状态信息，将运行状态数据发送至边缘计算单元；预测模块：识别异常模式，结合快速傅立叶变换分析振动信号的时域和频域特征，检测机械故障，并根据剩余寿命预测模型，得到剩余寿命预测值；初步预警模块：基于模糊推理确定设备健康状态评分，并根据设备健康状态评分在本地做出初步预警；分级预警模块：根据机械故障情况，结合设备健康状态评分，对风电机组设备进行分级报警，并提供维护决策建议。通过集成物联网技术、边缘计算、人工智能，实现风电机组的智能化监测和预警，提高设备运行的可靠性和安全性。

本发明授权一种基于物联感知技术的风电机组监测预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联感知技术的风电机组监测预警系统，其特征在于，包括： 数据采集模块：实时采集风电机组关键部件的运行状态信息，所述运行状态信息包括振动信号和温度数据，采用低功耗无线通信技术将运行状态数据发送至边缘计算单元； 预测模块：根据神经网络算法对边缘计算设备进行实时分析，识别异常模式，结合快速傅立叶变换FTT分析振动信号的时域和频域特征，检测机械故障，并根据剩余寿命预测RUL模型，得到剩余寿命预测值； 初步预警模块：通过对剩余寿命预测和异常模式情况的分析，基于模糊推理确定设备健康状态评分，并根据设备健康状态评分在本地做出初步预警； 分级预警模块：根据机械故障情况，结合设备健康状态评分，通过远程诊断系统对风电机组进行远程监测分析，根据监测分析结果对风电机组设备进行分级报警，并提供维护决策建议和响应措施； 所述检测机械故障过程如下： 结合FFT分析得到的时域和频域特征，以及神经网络模型的输出结果，判断风电机组关键部件是否存在机械故障； 如果振动信号的主频出现异常变化，且神经网络模型输出的异常概率超过阈值，则认为存在机械故障； 所述剩余寿命预测值的获取过程如下： 选择振动信号的时域和频域特征，作为RUL模型的输入； 使用历史运行数据和对应的剩余寿命标签对RUL模型进行训练； 训练完成后，将实时采集的运行状态信息输入到RUL模型中，输出设备的剩余寿命预测值。

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