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龙图腾网获悉中车株洲电力机车研究所有限公司申请的专利一种基于音频数据的风电机组异常状态检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：CN115306650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202110496294.1，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种基于音频数据的风电机组异常状态检测方法及系统是由胡凯凯;陈亚楠;陈刚;庞家猛;李克成;舒晖;张海洋;张家友;胡婵娟;董定勇设计研发完成，并于2021-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于音频数据的风电机组异常状态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于音频数据的风电机组异常状态检测方法及系统，此方法包括步骤：1获取风电机组不同运行状态下的音频数据；其中不同运行状态包括冷却风扇未工作且风机未工作、冷却风扇未工作且风机工作、冷却风扇工作且风机未工作、冷却风扇工作且风机工作；2根据音频数据的声谱图规律，滤除特定频率的音频部分；3提取滤波后音频数据的时域特征和频域特征，并进行筛选；4通过筛选后的时域特征、频域特征以及对应的运行状态对多分类模型进行训练，得到训练好的多分类模型；5基于训练好的多分类模型，输入音频数据，得到输出结果以实现风电机组异常状态检测。本发明具有降低风电机组运行风险，提高运维自动化程度等优点。

本发明授权一种基于音频数据的风电机组异常状态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于音频数据的风电机组异常状态检测方法，其特征在于，包括步骤： 1获取风电机组不同运行状态下的音频数据；其中不同运行状态包括冷却风扇未工作且风机未工作、冷却风扇未工作且风机工作、冷却风扇工作且风机未工作、冷却风扇工作且风机工作； 2对音频数据进行滤波：根据音频数据的声谱图规律，滤除特定频率的音频部分； 3提取滤波后音频数据的时域特征和频域特征，并对时域特征和频域特征进行筛选； 4通过筛选后的时域特征、频域特征以及对应的运行状态对多分类模型进行训练，得到训练好的多分类模型； 5基于训练好的多分类模型，输入音频数据，得到输出结果以实现风电机组异常状态检测； 在步骤3中，时域特征通过每一个数据文件中的波形数据进行统计，具体包括最大值、最小值、极差、均值、均方根差、方差、偏斜度、峭度、波形指标、脉冲指标、峭度指标和裕度指标：所述频域特征包括短时过零率、光谱质心、光谱衰减、频域均方根、梅尔频率倒谱系数、色度频率、P阶频谱带宽、光谱平坦度、恒定Q色谱、光谱对比度、频谱图列系数、音质质心特征和梅尔缩放频谱。

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