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龙图腾网获悉深圳前海慧联科技发展有限公司申请的专利基于时序分析的风电机组齿轮箱故障预警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：CN120145164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510630802.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于时序分析的风电机组齿轮箱故障预警系统是由马少立;李桂民设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序分析的风电机组齿轮箱故障预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风电机组齿轮箱参数数据处理技术领域，具体涉及一种基于时序分析的风电机组齿轮箱故障预警系统。该系统包括：训练矩阵构建模块，用于构建训练矩阵；重要程度计算模块，用于根据设定步长内一个时刻的各参数数据在各自对应的原始序列中特征计算该时刻的参数数据的重要程度；状态非相关性计算模块，用于根据设定步长内一个时刻与其他时刻的参数数据之间的差异以及采样时刻之间的差异计算该时刻的参数数据的状态非相关性；数据筛选模块，用于基于参数数据的数据保留程度，进而进行筛选构建过程记忆矩阵；故障预警模块，用于预测下一时刻的参数数据，获取预警阈值并进行预警。本申请优化了过程记忆矩阵的构件，提高了齿轮箱预警的准确性。

本发明授权基于时序分析的风电机组齿轮箱故障预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序分析的风电机组齿轮箱故障预警系统，其特征在于，该系统包括： 训练矩阵构建模块，用于获取风电机组齿轮箱历史的参数数据，并构建训练矩阵； 重要程度计算模块，用于利用设定步长从训练矩阵中进行取样，根据设定步长内一个时刻的各参数数据在各自对应的原始序列中相邻的参数数据计算该时刻的参数数据的重要程度； 状态非相关性计算模块，用于根据设定步长内一个时刻与其他时刻的参数数据之间的差异以及采样时刻之间的差异计算该时刻的参数数据的状态非相关性； 数据筛选模块，用于根据设定步长内一个时刻的参数数据的重要程度和状态非相关性获取该时刻的参数数据的数据保留程度；利用数据保留程度对各设定步长内各时刻的参数数据进行筛选并组成过程记忆矩阵； 故障预警模块，用于基于过程记忆矩阵预测下一时刻的参数数据；获取预警阈值，根据预警阈值对下一时刻的风电机组的齿轮箱运行状态进行预警； 所述根据设定步长内一个时刻的各参数数据在各自对应的原始序列中相邻的参数数据计算该时刻的参数数据的重要程度，包括： 求取设定步长内一个时刻的一个参数数据在自身对应的原始序列中左侧相邻的预设数量个参数数据的均值，记为左侧均值；求取设定步长内一个时刻的一个参数数据在自身对应的原始序列中右侧相邻的预设数量个参数数据的均值，记为右侧均值；分别求取该参数数据与对应的左侧均值和右侧均值的差值绝对值，取其中的最大值作为该参数数据的左右最大差异，对一个时刻的各参数数据的左右最大差异求平均并进行归一化，得到该时刻的参数数据的第一分布特征； 获取在该参数数据在自身对应的原始序列中左侧相邻的预设数量个参数数据和右侧相邻的预设数量个参数数据中正常参数数据的数量；对一个时刻的各个参数数据对应的正常参数数据的数量进行求平均并归一化，得到该时刻的参数数据的第二分布特征； 将第一分布特征和第二分布特征求平均得到该时刻的参数数据的重要程度； 所述根据设定步长内一个时刻与其他时刻的参数数据之间的差异以及采样时刻之间的差异计算该时刻的参数数据的状态非相关性，包括： 计算设定步长内一个时刻的参数数据与其他时刻的参数数据之间的欧式距离并求平均，获得该时刻的参数数据的距离差异；计算设定步长内一个时刻的参数数据的采样时刻与其他时刻的参数数据的采样时刻的差值绝对值并求平均，得到该时刻的参数数据的时序差异；对归一化后的距离差异和归一化后的时序差异求平均，得到该时刻的数据差异的状态非相关性。

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