买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京天泽智云科技有限公司申请的专利一种风电机组故障诊断方法、系统、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：CN116988944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310968270.0，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风电机组故障诊断方法、系统、设备及存储介质是由邱周钦;安阳明;吴江海;金超设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组故障诊断方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种风电机组故障诊断方法、系统、设备及存储介质，其方法包括获取待测样本数据，待测样本数据包括多组数据，每组数据包括振动数据、振动数据频谱、振动数据解调谱和温度数据；基于特征确定模型，根据振动数据、振动数据频谱和振动数据解调谱，确定待测特征向量，每组数据对应一个待测特征向量，待测特征向量为包含多个特征值的数组；将待测特征向量输入至预设的振动诊断模型中，得到振动风险参数；将温度数据输入至预设的温度诊断模型中，得到温度风险参数；基于预设的风险判定规则、振动风险参数和温度风险参数，输出风险提示信息。本发明具有提高对风电机组主轴承故障判断的准确率的效果。

本发明授权一种风电机组故障诊断方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风电机组故障诊断方法，其特征在于，包括：获取待测样本数据，所述待测样本数据包括多组数据，每组数据包括振动数据、振动数据频谱、振动数据解调谱和温度数据；基于特征确定模型，根据所述振动数据、振动数据频谱和振动数据解调谱，确定待测特征向量，所述每组数据对应一个待测特征向量，所述待测特征向量为包含多个特征值的数组；将所述待测特征向量输入至预设的振动诊断模型中，得到振动风险参数，所述振动风险参数用于反映主轴承振动风险的风险情况；将所述温度数据输入至预设的温度诊断模型中，得到温度风险参数，所述温度风险参数用于反映主轴承温度风险的风险情况；基于预设的风险判定规则、所述振动风险参数和所述温度风险参数，输出风险提示信息； 所述将所述温度数据输入至预设的温度诊断模型中，得到温度风险参数，包括：所述温度风险参数包括绝对温差异常值、温升异常值和温差异常值；所述温度数据包括主轴承的全量温度数据和机舱温度数据；根据预设分箱栏位阈值，对所述全量温度数据进行分箱；基于预设的绝对温度异常模型，对分箱后的全量温度数据进行线性映射，确定绝对温差异常值；所述全量温度数据为根据预设排序规则排序得到的温度数据序列，所述温度数据序列中包含n个数据，其中，n是大于1的自然数；计算所述温度数据序列中任意相邻两个数据的差值，得到差值序列，所述差值序列包含n-1个差值；根据所述差值序列，确定差分和值序列，所述差分和值序列包含n-1个差分和值数据，第q个差分和值数据为所述差值序列前q个差值之和，其中，q为自然数，且q≤n-1；获取所述差分和值序列中的最大值，并根据所述差分和值序列中最大值的不同，对所述最大值进行线性映射，确定温升异常值；计算所述全量温度数据和机舱温度数据的差值，根据所述全量温度数据和机舱温度数据的差值和预设的温差异常模型，确定温差异常值； 所述基于预设的风险判定规则、所述振动风险参数和所述温度风险参数，输出风险提示信息，包括：当所述温升异常值大于等于目标预设值时，或，当所述振动风险参数大于等于目标预设值且所述绝对温差异常值大于等于目标预设值且所述振动风险参数为第一类型时，输出振动润滑提示信息；当所述温升异常值大于等于目标预设值时，或，当所述振动风险参数大于等于目标预设值且所述绝对温差异常值大于等于目标预设值且所述振动风险参数为第二类型时，输出主轴振动异常提示信息；当所述振动风险参数小于目标预设值且所述温差异常值大于等于目标预设值时，输出散热异常提示信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京天泽智云科技有限公司，其通讯地址为：100089 北京市海淀区北四环西路66号17层2006室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。