发明专利已授权

基于可解释性图神经网络的风电机组异常检测与定位方法

Name: 基于可解释性图神经网络的风电机组异常检测与定位方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2022108732163
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210873216.3 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2022-07-21

公开号

CN115329986A

公开日

2022-11-11

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N20_20

IPC 分类号

G06N20_20 , G06N5_00 , G06N20_10 , G06N7_00 , G06N3_04 , G06N3_08 , F03D17_00 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

风电机组状态监测, 风电场智能运维, 风电设备故障诊断, 新能源发电, 设备健康管理

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了基于可解释性图神经网络的风电机组异常检测与定位方法，属于风电机组状态监测领域，所述方法包括S1、筛选多变量时间序列SCADA数据；S2、协变量预处理及谱域图卷积网络模型初始化；S3、将协变量预处理之后的健康数据输入谱域图卷积网络，提取特征；S4、根据训练集设置阈值；S5、通过检测与定位模块进行异常检测和异常定位；S6、通过事后可解释性模块进行异常检测和定位；S7、将检测与定位模块和决策可解释性模块综合评估，对机组健康状态进行科学性的评估和指导。本发明实现了对机组故障的早期预警，实现了对机组故障的精准定位，有利于在亚健康时及时对机组进行处理和维护，避免机组及关键部件的深度伤害。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115329986A

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

基于预训练模型与决策树的增量式论文同名作者消歧方法

当前第 / 件

一种基于自监督学习的高精度CT金属伪影校正方法

同领域国内专利 · IPC: (G06N20_20)

G06N20_00 G06N20_10 G06N20_20 覆盖3个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：20 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)

基于可解释性图神经网络的风电机组异常检测与定位方法

著录项目信息

技术画像

所属领域

应用场景

摘要

常见问题

这项专利是否已经下证？

购买这项专利需要经过哪些流程？

该专利的转让价格是多少？

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G06N20_20)

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

一种光催化净化单元及拓展车载空气净化装置

一种基于光敏剂滤网的旋转式空气净化装置

一种纱线挤出降温机构

服务项目

资源中心

关于柿子坊