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龙图腾网获悉华能大理风力发电有限公司申请的专利一种风机机组叶根螺栓轴力监测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：CN119957445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510310273.4，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风机机组叶根螺栓轴力监测系统是由罗智明;陶明检;李泽俊;张珩;樊俊;雷晓渝;李学鑫;卢峻锋;郑旭飞;和雨鑫设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风机机组叶根螺栓轴力监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风机机组叶根螺栓轴力监测系统，涉及风机机组监测技术领域，该系统包括以下组成部分：数据采集模块、数据传输模块、数据分析处理中心和维护预警模块，本发明通过高精度的轴力传感器实时采集叶根螺栓的轴力数据，并采用无线通信方式将数据传输至数据分析处理中心，数据分析处理中心利用大数据分析技术和轴力趋势预测算法，结合风机的运行工况对轴力的未来变化趋势进行准确预测，这一功能极大地提高了风机机组运行的安全性和可靠性，通过提前预警潜在的轴力异常情况，能够有效避免螺栓松动、断裂故障的发生，从而延长风机机组的使用寿命，减少维护成本和生产中断风险。

本发明授权一种风机机组叶根螺栓轴力监测系统在权利要求书中公布了：1.一种风机机组叶根螺栓轴力监测系统，其特征在于，该系统包括数据采集模块、数据传输模块、数据分析处理中心和维护预警模块； 所述数据采集模块实时采集叶根螺栓的轴力数据，采用高精度的轴力传感器安装在叶根螺栓部位，且在安装时需根据叶根螺栓的规格、受力范围因素确定传感器的型号和参数，并进行校准和调试； 所述数据传输模块将采集到的轴力数据实时传输至数据分析处理中心，采用无线通信方式进行数据传输，在选择通信方式时需根据风机机组的实际布局和现场环境确定，并进行配置和调试，保证数据传输的及时性、稳定性和完整性； 所述数据分析处理中心接收所述轴力数据，对其进行预处理、利用大数据分析技术进行深度挖掘、结合风机的运行工况对轴力的未来变化趋势进行预测，采用了轴力趋势预测算法，具体如下： 设采集到的叶根螺栓轴力数据序列为，其中表示第次采集到的轴力值，为采集次数，获取风机的运行工况数据，包括风速序列，转速序列，负载序列，这里的、、分别表示第次采集到的风速、转速、负载值，对轴力数据进行预处理，包括数据清洗去除异常值和降噪处理，设经过预处理后的轴力数据序列为： ； 构建一个综合影响因子，其计算公式为： ； 其中，为预处理后的轴力数据的均值，为预处理后的轴力数据的标准差，为风速数据的均值，为风速数据的标准差，为转速数据的均值，为转速数据的标准差，为负载数据的均值，为负载数据的标准差，为权重系数； 基于综合影响因子构建轴力趋势预测模型，设预测的未来第次轴力值为，则预测公式为： ； 其中，为综合影响因子在第次时的值，为综合影响因子的均值，为另一组权重系数，不断调整的值，直至找到在多种不同工况下都能使预测准确性达到较高水平的取值组合，确定的值； 所述维护预警模块：当数据分析处理中心预测到轴力超出安全阈值或出现异常变化趋势时，提前触发维护预警信号，其预警方式包括在监控终端显示预警信息、发送短信和邮件通知维护人员； 所述数据分析处理中心在进行数据预处理时，除了常规的数据清洗和降噪处理外，还采用了基于小波变换的特征提取方法，具体操作如下： 对采集到的轴力数据序列进行小波变换，将其分解为不同尺度下的小波系数，通过对这些小波系数的分析，提取出轴力数据在不同频率段的特征信息，根据提取到的特征信息，对轴力数据进行进一步的筛选和优化处理，去除对轴力趋势预测影响较小的噪声成分和无关信息，在进行小波变换时，选择小波基函数，根据轴力数据的特点和预测需求，经过多次实验和对比，确定采用特定的小波基函数，该小波基函数在处理轴力数据时能够更好地捕捉其内在的变化规律。

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