买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京天泽智云科技有限公司申请的专利风电机组发电机故障评估模型训练方法和故障诊断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：CN116796182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211271026.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权风电机组发电机故障评估模型训练方法和故障诊断方法是由安阳明;马昆;朱小芹;吴江海;金超设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电机组发电机故障评估模型训练方法和故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种风电机组发电机故障评估模型训练方法，包括：通过对获取到的发电机的原始振动数据和原始温度数据进行特征提取，将提取的特征输入待训练模型，以得到融合指标序列，再基于融合指标序列和预设的映射关系，以及各个特征对应的贡献度，确定风电机组发电机的故障类型和故障模式；基于原始融合指标序列和预测融合指标序列中的残差特征调整模型参数，得到风电机组发电机故障评估模型。通过上述方式能够更有效地训练得到风电机组发电机故障评估模型，有效提高风电机组发电机故障评估模型的数据处理效力，有效应对批量数据的快速处理，且能够及时对风电机组发电机可能存在的故障类型和故障模式进行预警。

本发明授权风电机组发电机故障评估模型训练方法和故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种风电机组发电机故障评估模型训练方法，其特征在于，包括： 获取风电机组发电机的多组原始数据，将所述多组原始数据分为训练集和预测集，一组所述原始数据包括原始振动数据和原始温度数据，所述训练集和所述预测集中的原始数据互为不同组的数据； 从所述训练集中的多个原始振动数据中提取对应的第一特征和从所述训练集中的多个原始温度数据中提取对应的第二特征，从所述预测集中的多个原始振动数据中提取对应的第三特征及从所述预测集中的多个原始温度数据中提取对应的第四特征； 将多个所述第一特征和对应的多个所述第二特征输入预设的待训练模型，融合得到原始融合指标序列，将多个所述第三特征和对应的多个所述第四特征输入所述待训练模型，融合得到预测融合指标序列；待训练模型为深度自编码器模型； 基于所述原始融合指标序列、所述预测融合指标序列和预设的映射关系，得到多个风电机组发电机状态评估标准值； 基于多个所述风电机组发电机状态评估标准值，计算所述预测融合指标序列中各类数据的贡献度，并基于得到的多个贡献度确定风电机组发电机的故障类型和对应的故障模式；及 分别基于所述原始融合指标序列和所述预测融合指标序列中的残差特征，调整待训练模型的模型参数，根据调整后的模型参数得到风电机组发电机故障评估模型，所述风电机组发电机故障评估模型用于对所述风电机组发电机的待评估数据进行故障诊断； 其中，所述基于所述原始融合指标序列、所述预测融合指标序列和预设的映射关系，得到多个风电机组发电机状态评估标准值，包括： 评估所述原始融合指标序列，得到发电机状态评估门槛值；及 基于所述预测融合指标序列和所述发电机状态评估门槛值之间的所述预设的映射关系，计算得到多个所述风电机组发电机状态评估标准值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京天泽智云科技有限公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区北四环西路66号17层2006室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。