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龙图腾网获悉湖州普康智信科技有限公司申请的专利一种基于高阶统计量分析的风力发电机组回转轴承故障诊断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：CN120275046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510315953.5，技术领域涉及：G01M13/045；该发明授权一种基于高阶统计量分析的风力发电机组回转轴承故障诊断方法是由庞宇;胡康宇;刘展设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高阶统计量分析的风力发电机组回转轴承故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于高阶统计量分析的风力发电机组回转轴承故障诊断方法，本方法将偏度和峭度作为统计滤波器去噪的衡量标准，抑制背景噪声的干扰，增强故障特征的表达，以此缓解故障信号被背景噪声掩盖的问题；本方法运用相空间重构将轴承故障引起的深层次特征在高维空间中体现出来，在高维空间中采用自适应多谱估计对非高斯、非线性信号进行特征故障诊断。相比于传统线性特征诊断方法，本发明解决了背景噪声和故障信号交杂在一起难以分离以及非线性、非高斯特征对诊断存在干扰的问题，为风力发电机组回转轴承故障诊断提供了新的解决方案。

本发明授权一种基于高阶统计量分析的风力发电机组回转轴承故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶统计量分析的风力发电机组回转轴承故障诊断方法，其特征是将偏度和峭度作为统计滤波器去噪的衡量标准，抑制背景噪声的干扰，突出故障特征表达；运用相空间重构将轴承故障引起的深层次特征在高维空间中体现出来，在高维空间中采用自适应多谱估计对非高斯、非线性信号进行特征故障诊断，采用自适应多谱估计方法对在D维空间重构上的信号进行特征提取，从不同维度分析信号的频率成分，分辨出故障导致的频谱异常，即： 式中 是时间延迟变量； 是频率变量； 是信号的D阶谱； 是信号的D-1阶累积量， 进一步地，通过多谱估计，得到信号的高阶信息，揭示轴承故障时存在的微小的、快速变化的特征，捕捉多种故障之间的交互关系，识别诊断结果， 进一步地，将数据诊断结果与实际状态结果之间的误差记作，设置数据诊断结果与实际状态结果之间的误差要求为，通过不断更新高阶统计量参数迭代权重参数使得数据诊断结果与实际状态结果之间的误差达到所设置的数据诊断结果与实际状态结果之间的误差要求，具体步骤为： 第一步：数据诊断结果与实际状态结果之间的误差以均方误差作为目标误差函数； 第二步：计算误差函数对偏度和峭度阈值的梯度，更新偏度和峭度值： 式中 表示第k+1次迭代时的偏度阈值； 表示第k次迭代时的偏度阈值； 表示第k+1次迭代时的峭度阈值； 表示第k次迭代时的峭度阈值； 表示学习率； 表示误差函数对偏度的梯度； 表示误差函数对峭度的梯度， 第三步：计算新的误差，当达到所设置的数据诊断结果与实际状态结果之间的误差要求，迭代过程停止， 根据误差的变化动态调整偏度阈值和峭度阈值，优化去噪权重系数，多次迭代后降低诊断结果与实际部件运行状态结果之间的误差。

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