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基于长短时神经网络与自动编码机的风电齿轮箱状态监测方法

Name: 基于长短时神经网络与自动编码机的风电齿轮箱状态监测方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 202011106893X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011106893.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-10-16

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01M13_021

IPC 分类号

G01M13_021 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

齿轮箱人工智能算法故障诊断状态监测神经网络齿轮箱

应用场景

风力发电, 齿轮箱状态监测, 设备故障预测, 工业设备运维

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摘要

一种基于长短时神经网络与自动编码机的风电齿轮箱状态监测方法，结合双向长短时神经网络采用滑动窗口的方式分割样本，捕获多维时序数据中的时间依赖关系，通过学习大量正常样本，将多维非线性时序数据重构映射到低维空间，在此基础上通过对比分析重构样本和原始样本差异，实现风电齿轮箱状态监测和故障诊断。本发明提出的方法可以有效处理高维度时序数据，能够较好的应用于风电齿轮箱变工况运行环境。

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：

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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

一种基于残基接触信息交叉策略的蛋白质结构预测方法

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：50 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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