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龙图腾网获悉华能洛阳热电有限责任公司;北京华控智加科技有限公司申请的专利基于声纹特征和振动数据融合的风机多模态故障诊断方法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：CN119393366B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411450705.3，技术领域涉及：F04D27/00；该发明授权基于声纹特征和振动数据融合的风机多模态故障诊断方法是由何岩;冯向远;李华威;张涛涛;张冲;曹宏;刘加;刘德广设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声纹特征和振动数据融合的风机多模态故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于声纹特征和振动数据融合的风机多模态故障诊断方法，S1、通过多个传感器同步采集风机运行过程中产生的声纹信号和振动信号；S2、对采集到的声纹信号和振动信号进行预处理；S3、将经过预处理的声纹信号和振动信号通过特征级加权融合算法进行融合；S4、在多层次框架下的粗粒度故障筛选；S5、在多层次框架下的细粒度故障诊断；S6、在细粒度故障诊断完成后，系统根据故障的类型、具体部位和严重程度输出相应的故障预警信号；S7、系统通过实时监控风机的运行状态及其故障情况，动态调整故障诊断模型。本发明能够准确识别出风机的故障类型并评估其严重程度，提升了故障诊断系统的整体智能化水平和实时响应能力。

本发明授权基于声纹特征和振动数据融合的风机多模态故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声纹特征和振动数据融合的风机多模态故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过多个传感器同步采集风机运行过程中产生的声纹信号和振动信号； S2、对采集到的声纹信号和振动信号进行预处理； S3、将经过预处理的声纹信号和振动信号通过特征级加权融合算法进行融合，生成多模态特征向量，多模态特征向量综合声纹信号和振动信号的关键特征信息； S4、在多层次框架下的粗粒度故障筛选：利用预先建立的简单故障模式库，通过多模态特征向量筛选故障类型，初步判断潜在的故障情况； S5、在多层次框架下的细粒度故障诊断：对于粗粒度层次筛选出的潜在故障，采用基于历史运行数据和无监督学习模型构建的故障诊断模型对多模态特征进行深入分析，根据具体的故障模型确定位风机故障的具体部位，并评估故障的严重程度； S6、在细粒度故障诊断完成后，系统根据故障的类型、具体部位和严重程度输出相应的故障预警信号，当检测到轻微或早期故障时，及时生成预警信号，并提供故障信息及相应的维护建议； S7、系统通过实时监控风机的运行状态及其故障情况，动态调整故障诊断模型，根据新采集的声纹信号和振动信号数据进行故障诊断模型参数更新。

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华能洛阳热电有限责任公司;北京华控智加科技有限公司，其通讯地址为：471000 河南省洛阳市洛龙区龙鳞路501号；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”。

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