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龙图腾网恭喜北京华能新锐控制技术有限公司申请的专利基于大数据的海上风机状态监测方法及其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：CN115434871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210940561.4，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于大数据的海上风机状态监测方法及其系统是由曾卫东;韩健;杨政厚;马羽龙;陈志文;段选锋;伟特设计研发完成，并于2022-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的海上风机状态监测方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请涉及海上风力发电的智能监测领域，其具体地公开了一种基于大数据的海上风机状态监测方法及其系统，其通过分别部署于发动机、齿轮箱和主轴承的传感器采集的振动信号作为输入数据，采用深度神经网络模型来作为特征提取器以对这三者的所述振动信号进行特征挖掘，从而基于综合的特征信息来对海上风机的状态进行全局性地监测，以在故障发生初期就能够检测出异常点，进而保证海上风力发电的正常运行。

本发明授权基于大数据的海上风机状态监测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的海上风机状态监测方法，其特征在于，包括：获取由部署于发动机的第一振动传感器采集的第一振动信号、由部署于齿轮箱的第二振动传感器采集的第二振动信号以及由部署于主轴承的第三振动传感器采集的第三振动信号；分别使用格拉姆角场原理将所述第一至第三振动信号转化为第一至第三振动格拉姆角和场图像；分别将所述第一至第三振动格拉姆角和场图像中各个振动格拉姆角和场图像通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到第一至第三振动格拉姆角和场图像特征向量；分别将所述第一至第三振动信号中各个振动信号通过作为过滤器的第二卷积神经网络以得到第一至第三振动波形特征向量；分别融合所述第一至第三振动格拉姆角和场图像特征向量和所述第一至第三振动波形特征向量中各对相应的振动格拉姆角和场图像特征向量和振动波形特征向量以得到第一至第三振动特征向量；计算所述第二振动特征向量相对于所述第一振动特征向量的第一转移矩阵且计算所述第三振动特征向量相对于所述第二振动特征向量的第二转移矩阵；融合所述第一转移矩阵和所述第二转移矩阵以得到分类特征矩阵；以及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海上风机状态是否正常。

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