发明专利已授权

一种风力发电机部件故障分类检测方法

📄 申请号：CN202010018074.3 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2020-01-08

公开号

CN111222467B

公开日

2022-03-25

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_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

电机部件故障检测风力发电设备智能运维电机电机部件

应用场景

风电设备运维, 风电机组故障诊断, 设备状态监测

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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。

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

20220325

✅ 授权

20200626

?? 实质审查的生效：

20200602

📄 公开

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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：66 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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