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龙图腾网获悉南通清风通用机械有限公司申请的专利基于多传感器融合的风机运行异常振动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：CN121009353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511536929.0，技术领域涉及：G06F18/2134；该发明授权基于多传感器融合的风机运行异常振动监测方法及系统是由蒋昊辰设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器融合的风机运行异常振动监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多传感器融合的风机运行异常振动监测方法及系统，涉及风机运行监测技术领域，包括如下步骤：在风机上部署多类型传感器，实时采集各传感器数据，采用IEEE1588协议进行传感器数据同步处理，结合小波去噪进行预处理，再运用主成分PCA联合独立成分ICA分析方法提取特征数据；本发明通过在风机上部署多类型传感器，考虑了海上风场的实际条件，实时采集多源信号后精细处理和特征提取，准确监测并可靠识别沿海或海上风场中风机在复杂环境下的异常振动情况，从而能够及时捕捉到风机运行的早期异常特征，有效区分因环境因素导致的正常变化和真正的故障异常，进一步实现故障的早期发现。

本发明授权基于多传感器融合的风机运行异常振动监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多传感器融合的风机运行异常振动监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在风机上部署多类型传感器，实时采集各传感器数据，采用IEEE1588协议进行传感器数据同步处理，结合小波去噪进行预处理，再运用主成分PCA联合独立成分ICA分析方法提取特征数据； S2、针对海上复杂环境建立场景特征模板库，将提取特征数据与场景特征模板库进行比对，采用余弦相似度算法识别当前风机所处场景，定义异常预警机制的特征阈值，当提取特征数据超出特征阈值时触发异常预警； S3、根据提取特征数据识别的场景，采用物理建模结合数据驱动建模法建立精确的场景模型，将提取的特征数据输入对应场景模型，模拟正常运行状态，对比实际数据量化异常特征指标，细化场景分类，设定异常特征阈值，根据对比量化异常特征指标来确定异常类型和严重程度，其中，所述精确的场景模型建立步骤如下： 采用物理建模结合数据驱动建模法建立风机-海洋环境耦合模型、吸湿-力学性能变化模型； 其中，对于建立风机-海洋环境耦合模型： 收集风机在强风与潮汐共同作用下的动力学行为，包括环境信息向量及风机运行的状态向量； 基于环境信息向量和状态向量，构建强风作用产生的力向量函数，计算作用在风机上的空气动力的气动载荷向量，同时，构建潮汐作用产生的力向量函数，计算波浪和海流作用在风机基础结构上的力的水动力载荷向量； 基于气动载荷向量和水动力载荷向量，结合风机运行的惯性力、阻尼力和弹性力的数据驱动，得到耦合后的动力学行为模型； 对于吸湿-力学性能变化模型： 收集风机叶片复合材料内吸收的水分浓度、环境温度和湿度数据； 根据水分扩散动力学的理论水分扩散系数，使用菲克第二定律构建叶片水分在复合材料内部从高浓度区域向低浓度区域的扩散方程，计算水分浓度场，并根据环境湿度定义边界条件； 基于水分浓度场，结合叶片材料的等效弹性模量和阻尼系数，建立吸湿-力学性能变化模型，得到力学性能与吸湿量之间的力学性能退化关系； 将建立的风机-海洋环境耦合模型和吸湿-力学性能变化模型，模拟风机所在场景下的运行状态，并输出场景模型预测的特征向量； S4、综合运用振动分析技术、声学检测技术和机器学习诊断算法对量化的异常特征进行故障诊断，生成精确定位故障的诊断结果，开发场景自适应机制，根据场景特征自适应调整诊断参数，并自动触发相应的处理决策； S5、基于诊断结果和处理决策的系统反馈，建立双环反馈机制以持续优化系统性能，同时构建知识库，定期分析且更新知识库，优化系统的监测和诊断能力。

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