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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利相似性度量和趋势感知网络风电机组传动链故障监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120125384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510325162.0，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权相似性度量和趋势感知网络风电机组传动链故障监测方法是由罗志宏;齐咏生;刘少康;赵陆阳;刘卫亮;刘帅;李永亭;刘利强;寇志伟;刘慧文;马然;赵雪玲设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本相似性度量和趋势感知网络风电机组传动链故障监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于相似性度量和趋势感知网络的风电机组传动链故障监测方法，包括如下步骤：获取数据，融合趋势感知算法和注意力机制，并将其嵌入长短期记忆网络，形成网络单元双向布置的趋势感知BiLSTM模型；融合序列相似性度量和空间分布相似性度量，根据所述数据筛选出高度相似的机组，基于所述趋势感知BiLSTM模型为所述高度相似机组中的每台机组建立单机组预测模型，形成集成预测模型；通过所述集成预测模型得到监测变量的预测残差，通过KL散度得到监测指标，实现故障监测。本发明的方法能够解决现有方法准确率不足的问题，有效提升风电机组传动链故障监测的准确率和可靠性。

本发明授权相似性度量和趋势感知网络风电机组传动链故障监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于相似性度量和趋势感知网络的风电机组传动链故障监测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取数据，融合趋势感知算法和注意力机制构成趋势感知模块，并将其嵌入长短期记忆网络，形成网络单元双向布置的趋势感知BiLSTM模型； 融合序列相似性度量和空间分布相似性度量，根据所述数据筛选出高度相似的机组，基于所述趋势感知BiLSTM模型为所述高度相似机组中的每台机组建立单机组预测模型，形成集成预测模型； 通过所述集成预测模型得到监测变量的预测残差，通过KL散度得到监测指标，实现故障监测； 将所述趋势感知模块嵌入长短期记忆神经网络单元，处理过程表述如下： （7） 其中，表示第一层趋势感知网络的输出变量；表示激活函数；代表当前时间输入数据；是上一时间步的隐藏状态；是当前时间的隐藏状态；为上一个网络单元输出的记忆信息；代表第一层学习参数；代表第一层趋势感知相关偏置； （8） 其中，表示第二层趋势感知网络的输出变量；代表第二层学习参数；代表第二层趋势感知相关偏置；表示并行连接操作；其他参数与公式（7）一致； （9） （10） 是双曲正切激活函数；是高阶趋势感知参数；是高阶基向量。

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