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龙图腾网获悉交通运输部水运科学研究所申请的专利海上风电动力机组的故障实时智能预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：CN118297934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410545867.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权海上风电动力机组的故障实时智能预测方法是由林晶晶;李延磊;于昊然;杜还;孙婷;阮锦佳;李昕;贾楠;刘祺设计研发完成，并于2024-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本海上风电动力机组的故障实时智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供海上风电动力机组的故障实时智能预测方法，包括：根据设定的拍摄参数，基于热成像设备，对运行的待检测海上风电动力机组连续拍摄，以生成所述待检测海上风电动力机组的实时热成像图像序列；获取连续拍摄的起始时间戳，并基于起始时间戳来创建序列生成时间段；基于所述序列生成时间段，通过安装在待检测海上风电动力机组的轴承上的振动传感器对海上风电动力机组进行连续振动监测，以生成所述待检测海上风电动力机组的振动程度时间序列；对实时热成像图像序列与机组振动程度时间序列进行融合，得到实时融合特征序列；根据实时融合特征序列，实时预测待检测海上风电动力机组出现故障的概率。

本发明授权海上风电动力机组的故障实时智能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种海上风电动力机组的故障实时智能预测方法，其特征在于，包括： 根据设定的拍摄参数，基于热成像设备，对运行的待检测海上风电动力机组连续拍摄，以生成所述待检测海上风电动力机组的实时热成像图像序列； 获取所述连续拍摄的起始时间戳，并基于所述起始时间戳来创建序列生成时间段； 基于所述序列生成时间段，通过安装在所述待检测海上风电动力机组的轴承上的振动传感器对所述待检测海上风电动力机组进行连续振动监测，以生成所述待检测海上风电动力机组的振动程度时间序列； 对所述实时热成像图像序列与所述振动程度时间序列进行融合，得到实时融合特征序列； 根据所述实时融合特征序列，实时预测所述待检测海上风电动力机组出现故障的概率； 所述的方法，还包括： 基于热成像设备，对正常工作状态下的同型号海上风电动力机组连续拍摄，以生成所述待检测海上风电动力机组的基准热成像图像序列； 通过所述安装在同型号海上风电动力机组的轴承上的振动传感器对所述同型号海上风电动力机组进行连续振动监测，以生成所述待检测海上风电动力机组的基准振动程度时间序列； 其中，所述根据所述实时融合特征序列，实时预测所述待检测海上风电动力机组出现故障的概率，包括： 获取所述基准热成像图像序列和所述基准振动程度时间序列以对两者进行融合，得到基准融合特征序列； 基于所述基准融合特征序列，根据所述实时融合特征序列，实时预测所述待检测海上风电动力机组出现故障的概率。

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