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龙图腾网获悉北京能高普康测控技术有限公司申请的专利一种风力发电机组齿轮箱行星级齿轮组智能诊断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：CN116164962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310075782.4，技术领域涉及：G01M13/028；该发明授权一种风力发电机组齿轮箱行星级齿轮组智能诊断系统是由刘展;庞宇;郭义山设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力发电机组齿轮箱行星级齿轮组智能诊断系统在说明书摘要公布了：本发明属于风力发电领域，涉及一种风力发电机组齿轮箱行星级齿轮组智能诊断系统。本发明提出了一种包含干扰抑制、算法优化、特征增强、智能诊断四个模块的风力发电机齿轮箱行星级齿轮组的智能故障诊断系统。在该系统的作用下，振动信号可通过干扰抑制模块去除工况变化与耦合部件高频振动的干扰、通过算法优化模块选取诊断部位并优化算法的结构与参数、通过特征增强模块突出信号中的故障特征、通过智能诊断模块进行诊断。诊断完毕后，该系统会返回算法优化模块对其余部位进行诊断并输出结论。相比于传统的齿轮箱故障诊断方法，本发明克服了风力发电机工况变化和耦合部件高频振动的干扰，形成了完善的智能诊断系统，有效提高了故障诊断的准确率。

本发明授权一种风力发电机组齿轮箱行星级齿轮组智能诊断系统在权利要求书中公布了：1.一种风力发电机组齿轮箱行星级齿轮组智能诊断系统，其特征是原始振动信号率先通过干扰抑制模块去除工况变化与耦合部件高频振动的干扰，随后通过算法优化模块选取智能诊断模块的诊断部位并优化特征提取算法的结构与参数，接着通过特征增强模块突出信号中的故障特征，最后通过智能诊断模块对该部位进行诊断;该部位诊断完毕后，该系统会重新返回算法优化模块选择其余诊断部位重新优化算法的结构与参数，让振动信号重新通过故障增强模块与智能诊断模块，对行星级齿轮组其余部位进行诊断，待所有部位诊断完毕，输出诊断的结果； 系统所述算法优化模块使用如下模型进行寻优： 式中 表示迭代数； 表示第一学习因子； 表示第二学习因子； 表示惯性权重； 为[0,1]中随机数； 表示包络熵，为参数优化的目标函数； 表示信号包络解调后的信号； 表示第个粒子在第代的位置； 表示第个粒子在第代的速度； 表示局部最优解； 表示全局最优解； 系统所述特征增强模块使用如下模型进行特征增强计算： 式中 表示原始振动信号； 表示滤波后信号； 表示滤波器系数； 表示迭代次数，其上限为 表示第代原始信号权重系数； 表示第代滤波信号权重系数； 表示周期参数； 表示位移因子； 表示滤波器参数； 表示采样点数； 、、表示计算中间值。

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