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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种大尺寸风机的动态响应监测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：CN120508962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510990265.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种大尺寸风机的动态响应监测方法及系统是由李逸;刘畅;卢庆杰;冯凯龙设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大尺寸风机的动态响应监测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种大尺寸风机的动态响应监测方法及系统，属于电力设备远程监控技术领域，所述方法为：获取待检测部件的部件结构图像和传感器数据；根据部件结构图像对所述待检测部件的外部结构变化进行检测，得到待检测部件的外部异常特征；根据温度变化数据和待检测部件的材质类型及结构尺寸，模拟待检测部件的内部结构变化，得到待检测部件的内部异常特征；基于外部异常特征和内部异常特征，结合气象变化情况和风机运行数据，分析故障原因，得到故障诊断结果。因此通过实施本申请，能够解决现有技术存在的在不暂停风机运行的情况下快速且准确地对风机部件的外部和内部进行故障原因和故障位置的检测，得到全面且准确的故障诊断结果的问题。

本发明授权一种大尺寸风机的动态响应监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大尺寸风机的动态响应监测方法，其特征在于，包括： 获取风机的待检测部件的部件结构图像和传感器数据；其中，所述传感器数据包括温度变化数据、振动数据和噪声数据； 根据所述部件结构图像和历史正常结构图像，对所述待检测部件的外部结构变化进行检测，得到所述待检测部件的外部异常特征； 根据所述温度变化数据和所述待检测部件的材质类型及结构尺寸，通过所述噪声数据和所述振动数据模拟所述待检测部件的内部结构变化，得到所述待检测部件的内部异常特征，具体为：根据正常工况下所述待检测部件的噪声特性和振动特性，从所述噪声数据和所述振动数据中分别提取异常噪声信号和异常振动信号；将异常噪声信号和异常振动信号对齐并融合，得到异常变化特征；以与所述异常变化特征的相似度最高为目标，在所述待检测部件在前一时段的正常结构尺寸的基础上通过所述温度变化数据和所述材质类型模拟所述待检测部件的内部结构变化，得到所述待检测部件的内部异常特征，具体为：根据所述温度变化数据，模拟温度对每种所述材质类型的影响程度，得到每种所述待检测部件的第一结构特性；根据所述待检测部件与其他部件之间的连接结构，模拟所述待检测部件在运行过程中因为所述材质类型产生的摩擦对所述待检测部件的损坏程度，得到每种所述待检测部件的第二结构特性；通过所述第一结构特性和所述第二结构特性，在所述正常结构尺寸的基础上不断模拟所述待检测部件的内部结构变化，同时在每种所述内部结构变化下计算所述待检测部件产生的噪声信号和振动信号与所述异常变化特征的相似度；当所述相似度最高时停止模拟操作，并将当前的模拟结果与所述正常结构尺寸进行比较，构建所述内部异常特征； 基于所述外部异常特征和所述内部异常特征，结合当前时段内的气象变化情况和风机运行数据，对所述待检测部件的故障原因进行分析，得到对应的故障诊断结果； 所述根据所述部件结构图像和历史正常结构图像，对所述待检测部件的外部结构变化进行检测，得到所述待检测部件的外部异常特征，具体为： 获取所述待检测部件在前一时段内的所述历史正常结构图像，将所述历史正常结构图像与所述部件结构图像进行对比，并基于对比结果对所述部件结构图像中的异常区域进行裁剪，得到待识别图像； 根据预设的部件异常类型库，预测出所述待识别图像的潜在故障类型； 通过所述待识别图像和采集的所述待检测部件的重量增减数据，对所述潜在故障类型进行筛选，确定每个所述待检测部件的故障类型； 根据所述故障类型和所述待识别图像，构建所述待检测部件的外部异常特征； 所述将异常噪声信号和异常振动信号对齐并融合，得到异常变化特征，具体为： 计算异常噪声信号和异常振动信号的互相关系数和共有峰值； 通过小波变换分析异常噪声信号和异常振动信号在时域和频域上的相关性，得到相关特征； 根据所述互相关系数、所述共有峰值和所述相关特征，构建异常噪声信号和异常振动信号的映射关系，然后通过所述映射关系对异常噪声信号和异常振动信号进行数据融合，得到异常变化特征。

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