发明专利已授权

基于自适应权重损失函数的风电机组叶片结冰检测方法

📄 申请号：CN202210853322.5 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-07-08

公开号

CN115270945B

公开日

2026-01-23

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2415

IPC 分类号

G06F18_2415 , G06F18_214 , G06N3_0464 , G06N3_045 , G06N3_0442 ,

技术画像

所属领域

检测方法人工智能算法故障诊断深度学习风电机组检测方法

应用场景

风电运维, 风机叶片监测, 新能源发电, 设备故障检测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于自适应权重损失函数的风电机组叶片结冰检测方法，属于风电机组状态检测领域，首先从数据采集与监视控制系统获取叶片结冰数据，删除其中的无效数据将其划分为训练集、验证集和测试集；然后构建基于注意力网络的叶片结冰状态检测模型，设计自适应权重损失函数对检测模型进行训练；在模型训练阶段，将数据集分成多个批次，根据不同批次中的结冰数据个数对其进行分类，以批次所属不同类别为基础，为结冰数据自适应分配权重，提高结冰状态检测模型对于结冰数据的识别率，从而增强检测模型的总体分类性能。与传统损失函数相比，本发明设计的自适应权重损失函数无需设置超参数，具有更好的自适应性，同时也提高了结冰检测的准确性。

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

一步法制备单层MoS2/WS2双组份梯度材料的方法

当前第 / 件

多物理量响应的多层反蛋白石水凝胶薄膜及其制备方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2415)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36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：113 ❤️ 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 0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)

基于自适应权重损失函数的风电机组叶片结冰检测方法

著录项目信息

技术画像

所属领域

应用场景

摘要

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2415)

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

一种用于图像数据识别模型构建的方法及系统

图像中关键点的检测方法及设备

基于图神经网络与元数据的个性化服务推荐方法

服务项目

资源中心

关于柿子坊