买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京亿美博科技有限公司;新疆大学申请的专利风力机变浆工况特征分析系统及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：CN121296365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511407931.8，技术领域涉及：F03D7/00；该发明授权风力机变浆工况特征分析系统及方法是由张慧;周建星;杨涛;姜宏;罗建清;周宗杰;杨波;杨巍设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本风力机变浆工况特征分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电设备控制与状态监技术领域，具体涉及风力机变浆工况特征分析系统及方法，包括：S1、通过多维度瞬态感知子系统，利用多维度传感器同步获取变桨驱动机构的实时扭矩、液压回路压力波动、桨叶轴承摩擦力矩以及变桨电机电流变化率中的至少一项参数。本发明通过多维度瞬态感知子系统采集变桨驱动机构的实时扭矩、液压回路压力波动等多参数，结合风速与转速，经自适应滤波预处理和数据融合映射为瞬态工况特征向量，为瞬态分析提供精准数据；再由分阶段动态沉陷建模子系统按变桨起始、终止等阶段调用对应耦合模型，精确计算沉陷误差预测值，解决现有技术对瞬态沉陷特性缺乏精确分析的问题。

本发明授权风力机变浆工况特征分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种风力机变桨工况特征分析方法，其特征在于，方法包括： S1、通过多维度瞬态感知子系统，利用多通道数据采集仪同步获取变桨驱动机构的实时扭矩、液压回路压力波动、桨叶轴承摩擦力矩以及变桨电机电流变化率中的至少一项参数，并结合风速与转速参数，将参数通过数据融合技术映射为瞬态工况特征向量； 所述S1步骤中，通过多维度瞬态感知子系统获取参数，并结合风速与转速参数，将参数通过数据融合技术映射为瞬态工况特征向量，具体包括： S11、通过多通道数据采集仪实时采集风速、转速、变桨驱动机构的实时扭矩、液压回路压力波动、桨叶轴承摩擦力矩以及变桨电机电流变化率中的至少一项参数； S12、采用自适应滤波算法对所采集的参数进行数据清洗预处理，以消除湍流风或电网波动带来的干扰信号； S13、通过多源数据融合技术，将经过预处理后的多维度参数映射为瞬态工况特征向量，其作为后续建模的输入变量； S2、通过分阶段动态沉陷构建局部子系统，根据变桨过程所处的工况阶段，调用预先建立的动态沉陷模型，计算当前工况下的沉陷误差预测值，变桨过程包括起始阶段和终止阶段，起始阶段是变桨指令触发至桨叶开始运动的阶段，终止阶段是桨叶从运动至停止的阶段； 所述S2步骤中，通过分阶段动态沉陷构建局部子系统，根据变桨过程所处的工况阶段，调用预先建立的动态沉陷模型，计算当前工况下的沉陷误差预测值，具体包括： S21、当变桨过程处于起始阶段时，以实时扭矩、变桨电机电流变化率以及桨叶轴承摩擦力矩中的至少一项作为输入变量，构建惯性克服-沉陷误差耦合模型，并基于惯性克服-沉陷误差耦合模型量化机械惯性对桨叶启动延迟的影响，以建立误差随输入变量变化的动态函数； S22、当变桨过程处于终止阶段时，以液压回路压力波动以及转速衰减率中的至少一项作为输入变量，构建阻尼制动-沉陷误差耦合模型，并基于阻尼制动-沉陷误差耦合模型量化表征液压阻尼对桨叶停止过冲的影响，以形成误差与输入变量的对应关系； S23、通过实时数据驱动动态沉陷模型的参数修正，实时数据包括瞬态工况特征向量； S3、通过自适应误差补偿方法，基于沉陷误差预测值，生成复合补偿指令，并发送至变桨驱动机构以执行补偿动作，复合补偿指令是前馈补偿指令与反馈补偿指令的组合； S4、通过工况迭代优化子系统，对分阶段动态沉陷模型的参数以及自适应误差补偿控制子系统的补偿系数进行周期性优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京亿美博科技有限公司;新疆大学，其通讯地址为：100089 北京市海淀区中关村大街22号中科大厦A座405室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。