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龙图腾网获悉叶县国博大石崖风力发电有限公司申请的专利基于运行数据的风力发电机故障监测方法与设备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：CN118934499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411216554.5，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于运行数据的风力发电机故障监测方法与设备是由刘术;韦广;姜二龙;田居易;唐高翔;冯丽娜;齐超;荆新伟;韩子轩;冯兢兢设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于运行数据的风力发电机故障监测方法与设备在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电机技术领域，具体涉及基于运行数据的风力发电机故障监测方法与设备，包括以下步骤：S1，传感器布置与安装：在旋转部件上布置磁致伸缩传感器；S2，数据采集：实时采集应变信号和形变数据；S3，数据预处理：对应变信号和形变数据进行预处理；S4，故障特征提取：提取故障特征参数；S5，模型构建与训练：构建风力发电机故障预检测模型，以识别早期故障迹象并预测故障发生的概率；S6，实时监测与故障预警：实时监测旋转部件的应变信号与形变数据，生成故障预警信号。本发明，提高了对风力发电机关键部件的实时健康状态的掌握，有效预防了潜在故障的发生。

本发明授权基于运行数据的风力发电机故障监测方法与设备在权利要求书中公布了：1.基于运行数据的风力发电机故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，传感器布置与安装：在风力发电机的旋转部件上布置磁致伸缩传感器，检测旋转部件在运行过程中的微小应变和形变； S2，数据采集：通过磁致伸缩传感器实时采集风力发电机旋转部件的应变信号和形变数据； S3，数据预处理：对采集到的应变信号和形变数据进行预处理，包括信号降噪、异常值剔除和数据平滑处理，并采用自适应滤波算法对原始的应变信号和形变数据进行优化； S4，故障特征提取：基于预处理后的应变信号和形变数据，提取故障特征参数，包括频域特征、时域特征和时频域特征，生成用于模型输入的特征向量； S5，模型构建与训练：基于构建的特征向量，构建风力发电机故障预检测模型，并结合风力发电机历史应变信号和形变数据及故障案例库，对模型进行训练，以识别早期故障迹象并预测故障发生的概率，具体包括： S51，特征向量输入：将生成的特征向量作为模型的输入数据，并对输入数据进行标准化和归一化处理； S52，模型构建：基于处理后的特征向量，构建风力发电机故障预检测模型； S53，模型训练与验证：将风力发电机的历史应变信号和形变数据划分为训练集和验证集，利用训练集的数据通过交叉验证和超参数优化对模型进行训练，并使用验证集对模型进行验证； S6，实时监测与故障预警：在风力发电机的运行过程中，实时监测旋转部件的应变信号与形变数据，并通过训练好的风力发电机故障预检测模型进行预测，当检测到潜在故障的迹象时，生成故障预警信号，并输出故障类型、位置和发展趋势。

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