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龙图腾网获悉武汉大全能源技术股份有限公司申请的专利一种飞轮储能设备运行状态在线监测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：CN120724299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511213035.8，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种飞轮储能设备运行状态在线监测方法及系统是由裔全胜;武美娜;陈明亮;于洋;卢运正;王文进设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞轮储能设备运行状态在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种飞轮储能设备运行状态在线监测方法及系统，包括基于各传感器信号的频域信息熵将信号划分为多个子频段，根据子频段的特征确定子频段降噪方式，得到降噪后的运行参数；获取训练样本对应的飞轮储能设备的运行阶段以及健康指数，基于运行阶段和健康指数得到代价矩阵；获取当前训练样本所在的训练样本子集中各个运行状态的样本数量的比值，基于代价矩阵和比值确定调整后代价矩阵，利用调整后代价矩阵对所述深度森林模型进行训练；将降噪后的运行参数输入到深度森林模型，将深度森林模型中每个森林层输出的特征向量输入到自组织映射网络，根据森林层对应的自组织映射网络的输出和森林层的识别结果得到飞轮储能设备的运行状态。

本发明授权一种飞轮储能设备运行状态在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种飞轮储能设备运行状态在线监测方法，其特征在于，包括： 通过传感器采集飞轮储能设备的运行参数，基于各传感器信号的频域信息熵将信号划分为多个子频段，根据子频段的特征确定子频段降噪方式，对同一个传感器的各子频段数据分别执行降噪后进行重构得到降噪后的运行参数； 获取训练样本对应的所述飞轮储能设备的运行阶段以及健康指数，基于所述运行阶段和所述健康指数得到代价矩阵；获取当前训练样本所在的训练样本子集中各个运行状态的样本数量的比值，基于所述代价矩阵和所述比值确定调整后代价矩阵，利用调整后代价矩阵对深度森林模型进行训练； 将降噪后的运行参数输入到所述深度森林模型，将所述深度森林模型中每个森林层输出的特征向量输入到自组织映射网络，根据森林层对应的自组织映射网络的输出和森林层的识别结果得到所述飞轮储能设备的运行状态； 所述根据森林层对应的自组织映射网络的输出和森林层的识别结果得到所述飞轮储能设备的运行状态，包括： 根据自组织映射网络训练各个神经元被激活的归一化频次确定自组织映射网络的每一个神经元的权重； 将深度森林模型中每一个森林层输出的特征向量，分别输入到该森林层对应的自组织映射网络中； 根据所述深度森林模型每个森林层输出特征向量确定所述飞轮储能设备的状态及状态概率，并获取所述森林层对应的自组织映射网络被激活的神经元的权重，利用所述权重对所述状态概率加权得到每个森林层的输出； 将所有森林层的输出汇总加权得到所述飞轮储能设备的运行状态。

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