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龙图腾网获悉北京华控智加科技有限公司申请的专利基于人工智能的风机旋转部件异常检测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：CN119532232B 。

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：202411615309.1，技术领域涉及：F04D27/00；该发明授权基于人工智能的风机旋转部件异常检测方法是由曹宏;刘加;刘德广设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的风机旋转部件异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的风机旋转部件异常检测方法，S1、构建风机旋转部件声音信号集；S2、生成风机旋转部件声音信号特征向量集；S3、训练得到用于检测风机旋转部件异常状态的深度神经网络模型；S4、利用层次化强化学习算法对风机旋转部件特征向量集进行分析和分类，高层策略根据风机的运行环境、负载条件以及声音信号集的整体变化趋势判断是否激活低层策略，低层策略则根据风机旋转部件特征向量集进一步判断是否存在异常状态；S5、实时调节声音信号集的去噪和滤波参数；S6、当低层策略通过对特征向量集的分析识别出异常状态时，系统自动触发报警机制。本发明不仅降低了风机异常检测的成本，还提高了检测精度和智能化水平。

本发明授权基于人工智能的风机旋转部件异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的风机旋转部件异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在风机的多个关键部位布置多个声学传感器节点，用于实时采集风机旋转部件在运行过程中产生的风机叶片信号、转子振动信号及轴承噪声信号，构建风机旋转部件声音信号集； S2、对采集到的风机旋转部件声音信号集进行预处理，去除环境噪声和无关信号，并对风机旋转部件声音信号集进行频谱分析和时频分析，得到风机旋转部件运行的频域特征及时域特征，生成风机旋转部件声音信号特征向量集； S3、基于风机历史运行数据和风机旋转部件声音信号特征向量集采用层次化强化学习算法进行深度神经网络模型训练，训练过程包括高层策略通过风机旋转部件声音信号集的整体分析判断是否需要进一步分析特征向量集，低层策略则在高层策略指示下对特征向量集进行细粒度分类与分析，训练得到用于检测风机旋转部件异常状态的深度神经网络模型； 所述S3具体包括以下步骤： S31、利用风机历史运行数据集H和风机旋转部件声音信号特征向量集，构建用于训练深度神经网络模型的数据集： ； 其中，为第i个风机旋转部件声音信号特征向量，包含频域风机旋转部件声音信号特征向量和时域风机旋转部件声音信号特征向量；为对应的风机运行状态标签，取值为正常状态或异常状态；N为训练样本数量； S32、建立层次化强化学习算法的深度神经网络模型M，包括高层策略网络和低层策略网络： 高层策略网络用于对输入的风机旋转部件声音信号特征向量进行整体评估，高层策略网络接收风机旋转部件声音信号特征向量作为输入，计算高层策略动作的概率值，判断是否需要进一步分析： ； 其中，为高层策略网络的权重矩阵，表示各特征对高层决策的影响程度；为偏置向量；为激活函数；表示高层策略决定进一步分析的概率； 当时，其中为预设阈值，高层策略决定激活低层策略网络，对风机旋转部件声音信号特征向量进行细粒度分类和分析； 低层策略网络在高层策略决定需要进一步分析时，对风机旋转部件声音信号特征向量进行细粒度分类和异常状态识别，低层策略网络计算低层策略动作，预测风机旋转部件的具体异常状态： ； 其中，为低层策略网络的权重矩阵，表示各特征对不同异常状态的影响；为偏置向量；为风机旋转部件K种可能异常状态的概率分布向量； S33、定义整体损失函数L，结合高层策略和低层策略的损失优化深度神经网络模型参数： ； 其中，第一项为高层策略的交叉熵损失，为实际是否需要进一步分析的标签；为权衡系数；为低层策略的损失，当时计算： ； 其中，N'为满足的样本数量；为第i个样本在第k类异常状态的真实标签；为低层策略预测的第k类异常状态的概率； S34、通过最小化损失函数L，采用梯度下降更新高层策略网络参数和低层策略网络参数，训练得到用于检测风机旋转部件异常状态的深度神经网络模型M； S4、将当前生成的特征向量集输入到经过训练的深度神经网络模型中，利用层次化强化学习算法对风机旋转部件特征向量集进行分析和分类，高层策略根据风机的运行环境、负载条件以及声音信号集的整体变化趋势判断是否激活低层策略，低层策略则根据风机旋转部件特征向量集进一步判断是否存在异常状态； S5、根据风机的运行环境参数动态调整声学传感器节点的灵敏度和工作频率，优化风机旋转部件声音信号集的采集质量，并实时调节声音信号集的去噪和滤波参数； S6、当低层策略通过对特征向量集的分析识别出异常状态时，系统自动触发报警机制，生成包含异常类型、异常位置及可能原因的报告，向风电场的运维团队发送警告信号。

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