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申请/专利权人：福州数据技术研究院有限公司
摘要：本发明涉及一种基于震动和异音特征融合的风机故障监测方法及存储介质，方法包括：通过分布在风电机组上不同位置的震动传感器及听音器采集现场数据；对震动传感器采集的震动数据以及将听音器采集的骨传导音频数据沿时间轴进行对齐后，分别计算对应的语谱图，并对计算的语谱图进行等间距分割；将分割好的同一位置的震动数据对应的语谱图及骨传导音频数据对应的语谱图输入训练好的特征融合网络模型进行状态识别；当特征融合网络模型识别状态为异常时，则向控制中心发送预警信息。可以风电机组早期发生故障时进行预防性维修，避免风电机组在故障发展初期得不到及时维护，当发展为恶性设备损坏事故后，将带来高维修成本和高发电量损失。
主权项：1.一种基于震动和异音特征融合的风机故障监测方法，其特征在于，包括：通过分布在风电机组上不同位置的传感器组采集现场数据，所述传感器组包括震动传感器及听音器；对同一组中震动传感器采集的震动数据以及将听音器采集的骨传导音频数据沿时间轴进行对齐后，分别计算对应的语谱图，并对计算的语谱图进行等间距分割；将分割好的同一位置的震动数据对应的语谱图及骨传导音频数据对应的语谱图输入训练好的特征融合网络模型进行状态识别；当特征融合网络模型识别状态为异常时，则向控制中心发送预警信息。
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百度查询： 福州数据技术研究院有限公司 基于震动和异音特征融合的风机故障监测方法及存储介质
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