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龙图腾网获悉湖州师范学院;浙江运达风电股份有限公司申请的专利基于模糊互K近邻的风力发电机齿轮箱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：CN116226774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310230845.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于模糊互K近邻的风力发电机齿轮箱故障诊断方法是由周哲;杜思思;王琳;孙勇;王瑞良;于海舒设计研发完成，并于2023-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊互K近邻的风力发电机齿轮箱故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模糊互K近邻的风力发电机齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：一、采集平行结构齿轮箱数据，通过时、频域方法提取出振动数据中的关键信息作为训练集；收集历史风力发电机运行监测数据，筛选出相关的监测变量，作为训练集；二、利用互近邻规则以及均值‑中值判断规则对训练集数据进行筛选，初步将异常点剔除；三、通过隶属度函数对训练集样本进行模糊化；四、收集在线数据，在训练集中寻找样本的互近邻，并利用训练集样本的隶属度以及改进的隶属度函数计算在线样本隶属度；五、判断当前时刻齿轮箱的运行状态。本发明通过剔除异常值的方式降低异常值在齿轮箱故障诊断过程造成的干扰，获得比传统机器学习方法更精确的检测结果。

本发明授权基于模糊互K近邻的风力发电机齿轮箱故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊互K近邻的风力发电机齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：离线训练，收集平行结构齿轮箱正常和各种故障运行状态下的数据，以及风力发电机组行星结构齿轮箱正常和各种故障运行状态下的数据，并对数据进行筛选；利用互近邻方法将训练集中远离数据中心的单个异常点剔除，之后通过均值-中值法，将超出阈值范围的样本视为相互之间存在近邻关系的异常值，并进行剔除，之后使用模糊隶属度函数对样本进行模糊化； 步骤二：在线监测阶段，利用离线阶段处理过的训练集以及训练样本的隶属度向量，计算在线收集样本的隶属度，并根据隶属度向量判断当前齿轮箱处于哪种运行状态，为后期维修提供支持； 离线训练的训练数据包括两部分，一部分为平行结构齿轮箱数据，包括正常齿轮数据、以及不同转速下的齿轮断齿故障数据和齿轮磨损故障数据；另一部分为风机行星结构齿轮箱在运行过程中使用SCADASupervisoryControlandDataAcquisition监测系统采集到的数据，包括正常齿轮箱运行数据、齿轮箱滤芯堵塞故障数据、齿轮箱压力低故障数据、齿轮箱温控阀失效故障数据； 所述均值-中值法为： 首先求出第i个样本与相同工况下的其他样本之间的欧式距离，求出距离的均值，以及这些距离的中值，并将中值设置为阈值；随后将均值与中值作差，判断是否超出阈值线，若超过则将样本视为异常值从训练集中剔除，返回，计算公式如下： ； 其中，Di表示第i个样本与同工况下其他样本之间的距离均值，di,j表示样本i到第j个近邻的欧氏距离，m表示与i同工况样本的个数。

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