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龙图腾网获悉东方电气风电股份有限公司申请的专利一种转矩波动识别的预警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：CN117307403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202311142279.2，技术领域涉及：F03D7/02；该发明授权一种转矩波动识别的预警方法及系统是由张辉;苏坤林;李玉霞;宁琨;曾一鸣;赵伟;杨鹤立;王清照;张坤;张权耀;彭小迪设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种转矩波动识别的预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种转矩波动识别的预警方法及系统，属于风力发电智能技术领域；其中方法包括：连续获取风机主状态参数与风机转矩的实时数据，将获取到的实时数据整合为特定长度时间数据，用于转矩波动识别分析；对特定长度时间数据进行经验模态分解，得到模态分量，筛选并重组后，得到重组分量数据，再进行包络谱图分解，得到此时风机对应的频率及幅值数据；从频率及幅值数据中，筛选出特征频率及倍频数据，在转矩波动经验数据的基础上，对筛选出的特征频率及倍频数据进行聚类分析，得到分析结果并推送；本发明易于实现且经济成本，能获得较好的实时预警效果，在预警的基础上及时采取后续措施，提升了传动链及整个风电机组的安全性。

本发明授权一种转矩波动识别的预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种转矩波动识别的预警方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、连续获取风机主状态参数与风机转矩的实时数据； S2、将获取到的实时数据整合为特定长度时间数据，用于后续过程的转矩波动识别分析； S3、对特定长度时间数据进行经验模态分解，得到模态分量；依据模态分量与特定长度时间数据的相关性，筛选模态分量并进行重组，得到重组分量数据； S4、对重组分量数据进行包络谱图分解，得到此时风机对应的频率及幅值数据； S5、通过在频率及幅值数据中确定基准频率的方式，筛选出特征频率及倍频数据；所述基准频率为频率及幅值数据中第1个幅值所对应的频率； S6、在转矩波动经验数据的基础上，对筛选出的特征频率及倍频数据进行聚类分析，得到分析结果；分析结果包括转矩波动类型及异常原因； 步骤S3的具体过程如下： S31、对整合后得到的特定长度时间数据，进行经验模态分解，获得连续系列的本征模态分量； S32、预设相关性阈值，将本征模态分量与特定长度时间数据的原始内容进行相关性比较，筛选出其中大于相关性阈值的模态分量； S33、将筛选出的模态分量重组，得到重组分量数据； 步骤S5的具体过程如下： S51、将频率及幅值数据集成为字典，字典的键值为频率，字典的属性值为幅值，得到频率-幅值的对应关系，确定频率-幅值数据点； S52、将幅值大小进行降序排列，获得排序后的频率-幅值数据点； S53、预设特定筛选值n，筛选出排序队列的前n个频率-幅值数据点； S54、将排序队列的前n个频率-幅值数据点中的第1个幅值所对应的频率，作为基准频率； S55、依据确定的基准频率，进一步得到对应倍频的幅值，从而完成特征频率及倍频数据的筛选。

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