发明专利已授权

一种基于图神经网络的风电机组故障预警方法

📄 申请号：CN202111478422.6 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-12-06

公开号

CN114372504B

公开日

2024-09-10

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_2433

IPC 分类号

G06F18_2433 , G06F18_214 , G06N3_042 , G01M13_04 , G01K13_08 ,

技术画像

所属领域

电机图神经网络故障预警风力发电设备电机

应用场景

风电运维, 风电机组状态监测, 故障预警, 预测性维护, 智能运维

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摘要

本发明属于风电机组状态监测与故障预警领域，涉及一种基于图神经网络的风电机组故障预警方法，S1、多变量时间序列获取及数据预处理；S2、解耦工况变化对温度变量的影响，获得解耦后的温度传感器数据；S3、将解耦处理后的健康数据输入时空图网络，提前时空关联特征；S4、根据验证集设定阀值；S5、将在线数据输入模型并计算异常分数，根据阀值判断是否故障预警；本发明通过解耦工况变化对温度状态参数的影响，并利用图神经网络有效提取不同温度传感器参数之间的动态时空特征，提高了故障预警准确度和可靠性。

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

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当前第 / 件

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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：89 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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