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摘 要:本发明公开了一种风力发电机部件故障分类检测方法,属于风力发电机状态监测技术领域,包括以下步骤:步骤S1对风电机组监测控制和数据采集系统采集到的每个数据输入信号进行小波分解,得到原始输入信号的局部信号;步骤S2将原始信号和分解得到的局部信号分别输入到长短期记忆神经网络中进行特征学习;步骤S3将全局特征和局部特征每个子网络的输出连接起来,进行动态加权处理实现全局特征和局部特征的自适应动态融合;步骤S4将分类结果通过滑动窗口和多数投票的方法以生成最终的检测结果。本发明能够有效的提高风力发电机部件发生故障分类准确率,从而及时对风力发电机故障部件进行处理和维护,避免风力发电机部件的深度伤害。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010018074.3 | 专利名称: | 一种风力发电机部件故障分类检测方法 |
申请日: | 2020-01-08 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 发电 部件 检测搜索 |
公开/公告日: | 2022-03-25 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111222467B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/03/25 | 授权 | |
2020/06/26 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/00 专利申请号: 202010018074.3 申请日: 2020.01.08 |
2020/06/02 | 公开 |