发明专利已授权

一种时空多尺度神经网络的风电机组故障诊断方法

Name: 一种时空多尺度神经网络的风电机组故障诊断方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2020109704477
Availability: InStock

📄 申请号：CN202010970447.7 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2020-09-15

公开号

CN112115999B

公开日

2022-07-01

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

风电机组故障诊断, 风电设备健康监测, 新能源运维, 工业预见性维护, 智能运维

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摘要

本发明提出一种时空多尺度神经网络的风电机组故障诊断方法。该方法针对风电机组SCADA数据多变量时间序列的特点，设计了深度回声网络(DeepESN)提取数据时间多尺度特征，设计了多尺度残差网络(MultiscaleResNet)提取数据空间多尺度特征。由DeepESN和MultiscaleResNet组成的时空多尺度网络模型能够同时有效提取SCADA时空多尺度故障特征，克服了SCADA数据多变量之间复杂耦合关系和数据时间上关联性特征难以提取的问题，提高了分类准确度，为风电机组故障诊断领域提供了新的技术解决方法。

常见问题

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是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112115999B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种用于线缆与接线鼻子的压接装置

当前第 / 件

一种用于太阳能电池板的自折展型架

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