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龙图腾网获悉三峡新能源四子王风电有限公司申请的专利一种风力发电机轴承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：CN119900684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411947729.X，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风力发电机轴承故障诊断方法及系统是由刘燕东;刘洋;邹祖冰;高东星;贾少荣;孙秀文;武文涛;苗帅;兰倍强;梁瑞锋设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力发电机轴承故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风力发电机轴承故障诊断方法及系统，涉及风力发电设备故障诊断技术领域。该方法包括用特定传感器采集轴承振动数据并预处理；经增强组合差分形态滤波器ECGMF去噪；采用固有时间分解ITD算法分解去噪后信号，提取分量瞬时幅值并频谱分析获故障特征；结合支持向量机SVM与神经网络构建深度支持向量机DSVM模型；将特征向量输入深度支持向量机DSVM模型训练并判断故障输出结果。该系统含振动数据采集、增强组合差分形态滤波、固有时间尺度分解、深度支持向量机及诊断结果输出模块，对应实现上述各步骤功能，通过各环节协同，有效提取故障特征并准确诊断，可提升风力发电机轴承故障诊断的准确性与效率。

本发明授权一种风力发电机轴承故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种风力发电机轴承故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过DSENL020、DSENN020传感器采集风力发电机轴承振动数据并进行预处理；所述振动数据包括主轴承轴向振动数据、主轴承水平振动数据、主轴承垂直振动数据、后轴承垂直振动数据、定子轴向振动数据、定子水平振动数据；所述预处理包括数据可视化检查和数据归一化； 通过增强组合差分形态滤波器ECGMF对采集的风力发电机轴承振动信号进行去噪处理； 根据数据可视化分析以及对振动源特性的了解，确定要采用的多尺度范围；选择高度为零的扁平形结构元素； 对于每个选定的尺度值，设置与之对应的结构元素尺寸；明确在当前尺度下增强组合差分形态滤波器ECGMF变换中涉及的各种数学形态学运算的组合方式；对预处理后的振动信号依次进行数学形态学运算； 所述数学形态学由膨胀、腐蚀、开运算和闭运算四种基本运算符组成；假设原始一维信号的定义为，结构元素的定义为；其中，是用于表示一维信号的离散采样点位置索引或者序号的自变量；是用于表示结构元素定义域内元素位置索引或序号的变量；则四种基本运算符定义如下： 膨胀算子：; 腐蚀算子：; 开算子：； 闭算子：； 其中，——膨胀运算符；——腐蚀运算符；——开运算符；——闭运算符； 腐蚀算子可削减信号的峰值且能扩大信号的波谷，闭算子可抑制信号的负脉冲；相反，膨胀算子可削减信号的谷值且能扩大信号的波峰，开算子可抑制信号的正脉冲； 根据这种特性，两种由膨胀算子和闭算子组成的级联算子定义为： ； ; 一种由腐蚀算子和开算子组成的级联算子定义为： ； 和抑制负脉冲和提取正脉冲信号的能力得到增强；相反，抑制正脉冲和提取负脉冲的能力信号的能力得到增强，因此可定义新的差分算子： ； ； 考虑到风力发电机轴承的早期故障信息经常受到严重的背景噪声干扰，所以为了从强背景噪声中提取微弱的故障特征信息，结合和算子的特点，提出一种新的增强组合差分形态学算子： ； 在每个尺度下，对经过当前尺度增强组合差分形态滤波器ECGMF变换操作后的振动信号进行频谱分析； 根据目标设备的故障机理、以往经验以及相关理论研究，确定与设备故障相关的特征频率； 针对每个尺度下的频谱图，计算特征频率强度系数，则特征频率强度系数定义如下所示： ； 其中，——第个故障频率的幅值；——每个点的幅值；——故障频率和总频谱数量； 由于故障特征频率受到干扰的影响相对较小，因此选择特征频率强度系数来确定结构元素的最优尺度；所求特征频率强度系数的数值越大，故障特征信号提取越明显，因此把最大的特征频率强度系数值所对应的尺度作为结构元素的最优尺度； 根据确定的结构元素的最优尺度，设置相应的结构元素参数；重新确定在最优尺度下增强组合差分形态滤波器ECGMF变换中涉及的各种数学形态学运算；将经过预处理的原始振动信号代入增强组合差分形态滤波器ECGMF中进行数学形态学运算，以完成去噪处理； 采用固有时间分解ITD算法对去噪处理后的振动信号进行分解，提取主要分量瞬时幅值并进行频谱分析，获取风力发电机轴承故障特征； 将支持向量机SVM与神经网络模型结合构建深度支持向量机DSVM模型； 将特征向量输入到深度支持向量机DSVM模型中进行训练，并对风力发电机轴承进行故障判断，输出诊断结果。

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