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龙图腾网获悉华能新能源股份有限公司;北京华能新锐控制技术有限公司申请的专利基于监测数据的风力发电机组的故障诊断系统及其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：CN115324843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202211037642.X，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于监测数据的风力发电机组的故障诊断系统及其方法是由王建国;赵建勇;叶林;王宏伟;刘美岑;王俊;刘荣波;孙旭设计研发完成，并于2022-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于监测数据的风力发电机组的故障诊断系统及其方法在说明书摘要公布了：本申请涉及故障智能诊断的领域，其具体地公开了一种基于监测数据的风力发电机组的故障诊断系统及其方法，其利用了对风力发电机在正常工作产生的特定的振动信号的隐含特征挖掘来得到所述发电机的振动模式识别特征，进而进行所述风力发电机的工作状态检测。具体地，在检测时加入所述发电机所产生的电流信号作为结果指标，以两者的响应性估计来建立这两者的关联模式表达，从而通过多标签分类器进行故障分类诊断，提高了故障检测的准确性。

本发明授权基于监测数据的风力发电机组的故障诊断系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于监测数据的风力发电机组的故障诊断系统，其特征在于，包括： 第一监测数据采集模块，用于获取由部署于发电机的多个振动传感器采集的预定时间段的多个振动信号； 振动信号编码模块，用于将所述多个振动信号中各个振动信号的波形图分别通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到多个振动波形特征向量，并将所述多个振动波形特征向量排列为振动波形特征矩阵； 拓扑数据构建模块，用于获取所述多个振动传感器的拓扑矩阵，所述拓扑矩阵中非对角线位置上各个位置的特征值为相应两个振动传感器之间的距离，所述拓扑矩阵中对角线位置上各个位置的特征值为零； 拓扑数据编码模块，用于将所述拓扑矩阵通过作为特征提取器的第二卷积神经网络以得到拓扑特征矩阵； 图神经网络模块，用于将所述拓扑特征矩阵和所述振动波形特征矩阵通过图神经网络以得到振动拓扑特征矩阵； 第二监测数据采集模块，用于获取所述预定时间段内由所述发电机输出的电流信号； 电流信号编码模块，用于将所述预定时间段内由所述发电机输出的电流信号的波形图通过作为特征提取器的第三卷积神经网络以得到电流特征矩阵； 特征分布校正模块，用于基于所述振动拓扑特征矩阵，对所述电流特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后电流特征矩阵； 响应性估计模块，用于计算所述振动拓扑特征矩阵相对于所述校正后电流特征矩阵的响应性估计以得到分类特征矩阵；以及 故障诊断结果生成模块，用于将所述分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示待检测风力发电机发生各种类型的故障的概率值。

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