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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利一种风机发电机和齿轮箱的运行状态故障诊断和预测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：CN117272110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311268922.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种风机发电机和齿轮箱的运行状态故障诊断和预测方法是由苏营;陈欣;吴海飞;刘凯腾;王罗;巩素梅;孙勇;顾颐设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风机发电机和齿轮箱的运行状态故障诊断和预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风机故障诊断和预测技术领域，公开了一种风机发电机和齿轮箱的运行状态故障诊断和预测方法，包括：建立多场耦合模型，包括：风机发电机和风机齿轮箱等效模型；建立数据处理模型对风机运行数据预处理和分析，得到发电机和齿轮箱的特征数据；利用特征数据对多场耦合模型进行仿真结果的准确性验证；获取风力发电机和齿轮箱实时的运行状态数据，将风力发电机和齿轮箱实时的运行状态数据对应的仿真数据和特征数据混合后分别输入故障诊断和预测模型，得到实时运行状态故障诊断结果和未来预设时间内的故障预测结果。本发明实时对风机齿轮箱和发电机运行状态进行监测，诊断和预测故障的发生，提高了风机的运维效率，有效降低了运维成本。

本发明授权一种风机发电机和齿轮箱的运行状态故障诊断和预测方法在权利要求书中公布了：1.一种风机发电机和齿轮箱的运行状态故障诊断和预测方法，其特征在于，包括： 根据设备实际运行过程中涉及的物理规律、能量传递和多物理场之间的相互耦合关系建立多场耦合模型，所述多场耦合模型包括：风机发电机等效模型和风机齿轮箱等效模型； 建立数据处理模型对SCADA系统和CMS系统存储的风机的运行数据进行预处理和分析，得到风机发电机和齿轮箱的特征数据； 利用数据处理模型提供的特征数据对所述多场耦合模型进行仿真结果的准确性验证； 获取风力发电机和齿轮箱实时的运行状态数据，并利用通过准确性验证后多场耦合模型得对应的仿真数据及通过数据处理模型提取对应的特征数据，将风力发电机和齿轮箱实时的运行状态数据对应的仿真数据和特征数据进行混合得到混合数据； 将所述混合数据分别输入故障诊断模型和故障预测模型中，得到对应的实时运行状态故障诊断结果和未来预设时间内的故障预测结果； 所述故障诊断模型为基于时间序列相似性度量得到故障诊断结果，过程包括： 基于时间序列Motif特征，以设备正常工况状态数据为基准，获取当前运行状态数据与正常工况状态数据的皮尔森相关系数； 根据当前运行状态数据与正常工况状态数据的皮尔森相关系数判断是否故障及故障类型； 所述故障预测模型为基于时间卷积神经网络进行训练得到，对时间卷积神经网络进行训练，得到所述故障预测模型的过程，包括： 获取风力发电机和齿轮箱预设历史段的运行状态数据对应的仿真数据和特征数据，并将进行混合后的混合数据按预设比例分为训练集及验证集； 将训练集中将预设历史天数的混合数据输入到所述时间卷积神经网络中，得到未来某天的风力发电机和齿轮箱的运行状态； 将该预测得到风力发电机和齿轮箱的运行状态添加到历史数据中，更新下一步长的预设历史天数的混合数据输入到所述时间卷积神经网络中，得到下一未来某天的变电站运行状态；以此循环，得到风力发电机和齿轮箱运行状态多个未来天数的预测数据； 利用验证集验证训练后的模型并根据验证情况适当调整训练参数进行模型优化，选择验证效果最优的模型作为故障预测模型。

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