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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利一种分级递进式风电传动链多模态融合健康评估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：CN120867962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511007291.1，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种分级递进式风电传动链多模态融合健康评估方法是由文孝强;丁明皓;申艳杰;武英杰;程舜;尹新瑞;杨彦军;辛红伟;祝国强;王建国设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分级递进式风电传动链多模态融合健康评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种分级递进式风电传动链多模态融合健康评估方法，针对传统单一信号诊断精度不足的问题，提出一种分级递进式诊断架构，并且通过处理多维信号实现从传统单维分析升级为多模态智能诊断。通过系统采集齿轮箱三个月历史振动信号，计算出振动信号有效值的阈值，判断传动链是否正常；通过格拉姆角差场对振动信号分析，可以进一步地提取故障特征，判断传动链是否为警告状态；通过同时评估主轴前后温差—功率曲线、油温—功率曲线、发电机前后温差—功率曲线以及机舱噪声—功率曲线，进行最终状态判断。本方法通过多级决策风电机组传动链智能健康评估，显著提升风电机组状态监测的准确性与时效性。

本发明授权一种分级递进式风电传动链多模态融合健康评估方法在权利要求书中公布了：1.一种分级递进式风电传动链多模态融合健康评估方法，其特征在于，包括： 读取机组在正常工况下预设时段内的齿轮箱输出轴前后端的历史振动数据，以进行有效值计算并确定振动的有效值阈值； 获取齿轮箱输出轴前后端的实时振动数据，以进一步进行有效值计算得到实时有效值； 若所述实时有效值未超过所述有效值阈值，则输出评估结果为正常；若所述实时有效值超过所述有效值阈值，通过格拉姆角差场进行故障特征识别； 若故障特征识别判断为正常，则输出评估结果为警告，若故障特征识别判断为异常，进一步进行多参数联合阈值比对； 若所有参数均未超出对应阈值范围，则输出评估结果为报警；若任一参数异常则输出评估结果为危险并触发危险警报； 所述有效值的计算公式为： 其中，x[n]n=1,2,...,N为离散振动信号，N为采样次数； 所述有效值阈值的确定方式为： 根据历史振动数据计算得到的有效值建立箱形图并计算Q1、Q3和IQR，其中，Q1表示25%分位数，Q3表示75%分位数，IQR表示四分位距； 根据所述箱形图确定有效值阈值。

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