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龙图腾网获悉东方电气风电股份有限公司申请的专利一种降低风力发电机组叶片扫塔后机组持续损害的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：CN115163428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210882657.X，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种降低风力发电机组叶片扫塔后机组持续损害的方法是由曾一鸣;李玉霞;郭自强;宁琨;王秉旭;苏坤林;付斌;张辉;王世恩;邓志海;马记龙;彭小迪;廖茹霞;徐海设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种降低风力发电机组叶片扫塔后机组持续损害的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电技术领域，公开了一种降低风力发电机组叶片扫塔后机组持续损害的方法，包括以下步骤：S1，安装传感器；S2，采集样本数据；S3，分析实时状态；S4，控制持续损害。本发明解决了现有技术存在的不能在扫塔事故瞬间就需要加以干预、从而造成持续损害和严峻事故等问题。

本发明授权一种降低风力发电机组叶片扫塔后机组持续损害的方法在权利要求书中公布了：1.一种降低风力发电机组叶片扫塔后机组持续损害的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，安装传感器：在风力发电机组上安装振动传感器和声音传感器，其中，所述振动传感器为4个，均布于塔筒壁同一横剖面上，相邻振动传感器之间的间距相等；所述声音传感器为2个，并分别安装在塔筒壁和塔底平台； S2，采集样本数据：传感器采集叶片和塔筒的状态数据并实时传送至控制系统； S3，分析实时状态：控制系统根据叶片和塔筒的状态数据分析当前叶片和塔筒的状态，包括：SA31，实时对振动传感器采集到的叶片振动时域数据特征进行计算提取，获得一段时间内振动时域数据的有效值及脉冲因子；SA32，利用叶片扫塔的样本数据，获得高频IMF分量的边际谱能量；SA33，建立LSTM时序神经网络模型，利用机组正常运行时的振动有效值、高频IMF分量的边际谱能量、脉冲因子对LSTM时序神经网络模型进行训练，得到运行数据的模型分布关系；取训练后的LSTM时序神经网络模型的模型曲线的3西格玛分布范围作为阈值检测区间，若实时采集到的振动有效值、高频IMF分量的边际谱能量、脉冲因子数值均位于阈值检测区间之外，则认为产生了一次振动冲击；S3B1，滤波处理：对采集到的声音波形数据，达到去除环境噪声的目的；S3B2，时频域联合分析：对滤波后的数据进行时频域联合分析，将一维时域信号变换到二维的时频平面，获取到声音频率随时间变化的关系；S3B3，对相邻时间时频组进行差分分析，正常状态时，差分值为连续变化，通过历史数据统计出变化范围，当差分值在一组到多组时频中出现连续突变时，认为产生了一次撞击； S4，控制持续损害：控制系统实时对比样本内的状态信号，在基于所述声音传感器检测确定产生了一次撞击，且基于所述振动传感器检测确认产生了一次振动冲击的情况下，一旦监测叶片扫塔情况发生，及时发出偏航、收桨和或停机命令。

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