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龙图腾网获悉山东大学申请的专利融合振动与油液的风电齿轮箱磨损状态评估方法及系统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：CN120687784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511202767.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权融合振动与油液的风电齿轮箱磨损状态评估方法及系统是由聂延艳;王黎明;李方义;田家彬;陈孝旭设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合振动与油液的风电齿轮箱磨损状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于齿轮箱磨损状态评估技术领域。提供了一种融合振动与油液的风电齿轮箱磨损状态评估方法及系统，采用马尔可夫转移场将风电齿轮箱振动信号转换为时频域图像，对所述时频域图像进行重采样，得到与所述磨粒环二维图像具有相同像素的振动二维时频图；对所述磨粒环二维图像和所述振动二维时频图分别进行下采样，对下采样后的磨粒环二维图像以及下采样后的振动二维时频图进行融合，对融合结果进行上采样；根据上采样的结果得到磨损状态评估结果。本发明避免了因主观因素导致的特征选择偏差，提高了磨损状态识别的准确性和鲁棒性。

本发明授权融合振动与油液的风电齿轮箱磨损状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合振动与油液的风电齿轮箱磨损状态评估方法，其特征在于，包括以下过程： 获取同步采集的风电齿轮箱振动信号以及用于表征磨粒浓度变化的磨粒环二维图像； 采用马尔可夫转移场将风电齿轮箱振动信号转换为时频域图像，对所述时频域图像进行重采样，得到与所述磨粒环二维图像具有相同像素的振动二维时频图； 对所述磨粒环二维图像和所述振动二维时频图分别进行下采样，对下采样后的磨粒环二维图像以及下采样后的振动二维时频图进行融合，对融合结果进行上采样； 根据上采样的结果得到磨损状态评估结果； 采用马尔可夫转移场将风电齿轮箱振动信号转换为时频域图像，包括： 将所述风电齿轮箱振动信号离散化为有限状态的序列，通过量化函数生成离散状态值； 根据所述离散状态值，使用马尔可夫链模型计算每个状态值之间的转移概率； 对所述转移概率进行对数变换，生成包含时域和频域信息的马尔可夫转移场图像； 使用马尔可夫链模型计算每个状态值之间的转移概率，包括： 其中，st+1代表有限状态的序列中的第t+1个信号，st代表有限状态的序列中的第t个信号，qi代表第i个离散状态值，qj代表第j个离散状态值，count为计数函数； 根据上采样的结果得到磨损状态评估结果，包括： 空间聚合层将上采样的结果进行全局空间聚合，生成通道特征向量； 全连接层将通道特征向量通过线性变换映射为隐藏表示空间； Dropout层对隐藏表示空间进行处理； Softmax层对Dropout层的处理结果进行概率计算，得到每一类磨损状态的概率，以概率最大的磨损状态为最终的磨损状态评估结果； 空间聚合层将上采样的结果进行全局空间聚合，生成通道特征向量，包括： 其中，H,W代表振动二维时频图的高度和宽度，C为通道数，Ui,j,k表示位置i,j处第k个通道的特征值； 全连接层将通道特征向量通过线性变换映射为隐藏表示空间hk，包括： hk＝σWfc·zk+bfc； 其中，Wfc和bfc代表全连接层权重和偏置，σ代表激活函数； Dropout层对隐藏表示空间进行处理，包括： h′k＝Dropouthk,p,p＝0.2； 其中，p为丢弃概率； Softmax层对Dropout层的处理结果进行概率计算，包括： 其中，属于第k类磨损状态的概率，K表示磨损状态的类别数，hj′代表第j类磨损状态的Dropout层处理的结果，j＝1,…,K，hk′代表第k类磨损状态的Dropout层处理的结果。

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