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龙图腾网获悉广州大音智源数字技术有限公司申请的专利一种基于声纹识别的风电机组故障诊断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：CN120032666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510056333.4，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于声纹识别的风电机组故障诊断方法及系统是由许文;叶晖;张晋;林龙周;陈康健;丘伟航设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声纹识别的风电机组故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声纹识别的风电机组故障诊断方法及系统，通过从多个位置收集声音信号并转换为电子数据格式，经过滤波处理去除背景噪音，进而对净化后的音频信息进行分段处理，计算各段音频的频率分布特性，形成能代表不同时间点的声音模式。随后，构建一个动态的声纹标识，该标识不仅能够体现风电机组正常运作时的音频特征，还具备随时间调整的能力，以适应新的操作条件。最终，通过与预先储存的异常声纹标识库对比，快速准确地识别出可能存在的故障源，并生成相应的警告信息和维护建议。此方法提高了故障诊断的准确性，降低了误报率，实现了早期故障预警，从而有助于提升风电机组的运行效率与安全性。

本发明授权一种基于声纹识别的风电机组故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于声纹识别的风电机组故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 在风电机组运行期间，从多个位置收集声音信号，并将声音信号转换为电子数据格式，根据获得的数据，通过滤波处理去除背景噪音，进行净化音频信息； 对净化后的音频信息进行分段处理，确保每一段包含足够的信息以反映机组工作状态； 计算各段音频的频率分布特性，形成能代表不同时间点的声音模式，利用得到的声音模式，构建一个动态的声纹标识，此标识能够体现风电机组正常运作时的音频特征； 将建立的声纹标识与预先储存的异常声纹标识库对比，查找是否存在匹配项，若发现有匹配的异常声纹标识，则生成警告信息并指明对应的故障源； 根据故障源提供维护建议，同时更新声纹标识库； 所述计算各段音频的频率分布特性，形成能代表不同时间点的声音模式，包括： 接收标记的有效分段及其起始时间和结束时间，针对每个有效分段提取对应的音频数据； 对于提取的音频数据段，应用快速傅里叶变换将时域信号转换为频域表示； 基于获得的频域表示，计算每个频率上的功率谱密度，以量化各个频率成分的能量分布，接着，确定一个频率范围，并在该范围内以固定间隔划分多个频带，计算每个频带内的平均功率谱密度； 将计算出的每个频带的平均功率谱密度组成向量，此向量作为能代表该时间点声音模式的特征描述符； 所述构建一个动态的声纹标识，包括： 接收声音模式特征描述符向量，将时间加权因子应用到每个声音模式特征描述符上，生成加权特征描述符，接着，计算所有有效分段加权特征描述符的累积值，以形成一个能够体现风电机组一段时间内音频特征的整体表示； 基于累积值，构建一个动态声纹标识，对于每次新的声音模式特征描述符加入； 所述将建立的声纹标识与预先储存的异常声纹标识库对比，包括： 接收构建的动态声纹标识，并加载预先储存的异常声纹标识库，其中包含多个异常情况下的声纹标识； 对于每个异常声纹标识，计算其与动态声纹标识之间的相似度分数，使用欧氏距离公式来量化两者间的差异； 确定一个预设的阈值，将计算出的所有相似度分数与阈值进行比较，如果任意相似度分数小于或等于阈值，则标记该异常声纹标识为潜在匹配项，并记录对应的索引； 对于所有标记为潜在匹配项的异常声纹标识，根据它们的索引在异常声纹标识库中查找详细信息，包括故障类型、对应的原因及建议的检查措施，形成报告供后续分析； 所述生成警告信息并指明对应的故障源，包括： 接收标记为潜在匹配项的异常声纹标识及其对应的索引，同时获取与之关联的详细信息，包括故障类型和建议检查措施； 对于每个标记的异常声纹标识，构建一个警告信息模板，该模板包含固定部分和变量部分，其中变量部分根据的详细信息填充，形成具体的警告内容，确保每条警告信息都明确指出对应的故障来源； 计算一个紧急程度评分，将生成的具体警告内容与计算出的紧急程度评分结合，创建最终的警告通知，此通知通过预先设定的通信渠道发送给维护人员或监控系统； 所述根据故障源提供维护建议，同时更新声纹标识库，包括： 接收最终警告通知，根据警告内容和紧急程度评分，制定一套针对性的维护行动方案，该方案基于故障类型、历史维护记录以及当前操作条件，确保每项建议都具体且可行； 在执行维护行动后，收集维护结果反馈，评估维护效果，将得到的维护结果反馈及评分变化量整合入声纹标识库，更新对应的异常声纹标识及其关联信息，同时，对于新的或改进的操作条件下产生的正常声纹标识。

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