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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利基于信号分布特性的风电数字孪生协同演化检测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：CN119532126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202411461748.1，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于信号分布特性的风电数字孪生协同演化检测方法是由屈尹鹏;黄晟;陈昊洋;韩佳睿;吴之荻设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信号分布特性的风电数字孪生协同演化检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于信号分布特性的风电数字孪生协同演化检测方法，包括：获取数字孪生产生的风机信号数据和传感器采集的风机信号数据；分别对两种风机信号数据进行预处理以使得预处理后的风机信号数据的特征频率幅值误差小于预设阈值；分别将两种预处理后的风机信号数据插值至原始的数据量；分别对两种插值后的结果进行时序序列分布转换得到时序序列信号分布概率；根据两种时序序列信号分布概率计算总体差异值作为孪生协同演化检测结果输出。本发明旨在通过对测量值和数字孪生值处理后的信号分布进行对比来验证数字孪生系统的协同演化程度，以使数字孪生系统全面、准确地反映风电机组的运行状态。

本发明授权基于信号分布特性的风电数字孪生协同演化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信号分布特性的风电数字孪生协同演化检测方法，其特征在于，包括： S1，获取数字孪生产生的风机信号数据和传感器采集的风机信号数据，所述风机信号数据为风机的温度、径向振动、轴向振动、电压、电流和功率中的一种； S2，分别对两种风机信号数据进行预处理以使得预处理后的风机信号数据的特征频率幅值误差小于预设阈值； S3，分别将两种预处理后的风机信号数据插值至原始的数据量； S4，分别对两种插值后的结果进行时序序列分布转换得到时序序列信号分布概率； S5，根据两种时序序列信号分布概率计算总体差异值作为孪生协同演化检测结果输出； 步骤S2包括： S2.1，设定旋转门算法SDA的初始门宽； S2.2，使用旋转门算法SDA分别对两种风机信号数据进行处理； S2.3，对两种风机信号数据通过快速傅里叶变换转换为频域信号并提取原始风机信号数据的特征频率幅值，将步骤S2.2处理后的处理通过快速傅里叶变换转换为频域信号并提取预处理后的风机信号数据的特征频率幅值，分别根据预处理后的风机信号数据的特征频率幅值、原始风机信号数据的特征频率幅值计算两种预处理后的风机信号数据的特征频率幅值误差，如果两种特征频率幅值误差均小于预设阈值，则跳转步骤S3；否则更新旋转门算法SDA的门宽，跳转步骤S2.2。

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