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龙图腾网获悉大唐(儋州)海洋能源开发有限公司申请的专利风电机组的异常振动预警方法，装置、设备及存储介质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：CN119982377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510267663.8，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权风电机组的异常振动预警方法，装置、设备及存储介质是由华登魁;王敏;蒋旭设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电机组的异常振动预警方法，装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种风电机组的异常振动预警方法，装置、设备及存储介质，涉及风机技术领域，该方法包括：通过传感器阵列采集风电机组运行过程的原始传感信号，并进行频谱分析确定异常频谱特征；根据异常频谱特征和传感器阵列确定异常振动区域；根据异常振动区域将异常频谱特征与频谱数据库进行对比，获得风电机组异常振动值，以对风电机组进行异常预警。由于本申请通过传感器阵列监测风电机组运行过程的原始传感信号，并进行频谱分析确定异常频谱特征。通过该异常频谱特征即可确定风电机组运行过程的异常振动区域和风电机组异常振动值，从而可对可能发生故障的风电机组的装置及时维护，实现了风电机组振动异常的及时预警，避免了振动故障的出现。

本发明授权风电机组的异常振动预警方法，装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风电机组的异常振动预警方法，其特征在于，所述方法包括： 通过传感器阵列采集风电机组运行过程的原始传感信号，所述传感器阵列安装在所述风电机组的各个部件上； 对所述原始传感信号进行频谱分析，确定异常频谱特征； 根据所述异常频谱特征和所述传感器阵列，确定所述风电机组的异常振动区域； 根据所述异常振动区域将所述异常频谱特征与预设的频谱数据库进行对比，获得风电机组异常振动值，所述频谱数据库存储有所述各个部件的常规频谱数据； 基于所述风电机组异常振动值，对所述风电机组进行异常预警； 其中，所述对所述原始传感信号进行频谱分析，确定异常频谱特征的步骤，包括：提取所述原始传感信号中的原始振动信号和原始声音信号，所述传感器阵列包括声音传感器和振动传感器；通过快速傅里叶变换对所述原始振动信号进行频谱分析，获得所述原始振动信号的异常振动峰值和对应的变化频率特征；对所述原始声音信号进行谐波分析，获得所述原始声音信号的异常谐波；将所述异常振动峰值、所述变化频率特征和所述异常谐波作为所述原始传感信号的异常频谱特征； 其中，所述根据所述异常振动区域将所述异常频谱特征与预设的频谱数据库进行对比，获得风电机组异常振动值的步骤，包括：提取所述预设的频谱数据库中所述异常振动区域对应的常规频谱数据；将所述常规频谱数据与所述异常频谱特征进行对比，获得对应的频率偏差数据和幅值变化数据；基于所述频率偏差数据、所述幅值变化数据和预设权重值，确定风电机组异常振动值； 其中，所述基于所述风电机组异常振动值，对所述风电机组进行异常预警的步骤之后，还包括：判断所述风电机组异常振动值是否达到预设阈值；在所述风电机组异常振动值达到所述预设阈值时，判定所述风电机组存在损伤部件，并通过所述风电机组异常振动值确定所述损伤部件的故障类型和部件健康度；根据所述故障类型、所述部件健康度和损伤部件数据，生成维护策略；将所述维护策略发送给维修人员，以使所述维修人员根据所述维护策略对所述风电机组进行检修。

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