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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种风电齿轮箱健康度智能评估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：CN115774955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211484094.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种风电齿轮箱健康度智能评估方法是由吴军;江伟雄;高展;朱海平设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电齿轮箱健康度智能评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于高端装备智能运维相关技术领域，并公开了一种风电齿轮箱健康度智能评估方法。该方法包括：S1采集风电齿轮产生的振动信号，构建MsXGB模型并评估设备状态隶属度；S2组建风电齿轮箱故障影响评价委员会，委员会中的专家对故障对设备的影响程度进行评价，将该评价转化为毕达哥拉斯模糊评价集，量化委员会中专家的权威等级，构建故障影响模糊评价系统，确定每个故障的影响权重；S3构建设备健康度指标关系式，计算设备的健康度指标，以此划分相应的健康状态和处理，以此实现风电齿轮箱健康度的智能评估。通过本发明，更细颗粒度地度量不同故障状况对设备行为的影响，继而能精确反映设备当前健康状态，提高维护效率，灵活性较好。

本发明授权一种风电齿轮箱健康度智能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种风电齿轮箱健康度智能评估方法，其特征在于，该方法包括下列步骤： S1预设并模拟风电齿轮的故障状况，采集在各个故障类型下风电齿轮运行产生的振动信号，利用采集的振动信号构建并训练MsXGB模型；利用该模型评估设备状态隶属度； S2组建风电齿轮箱故障影响评价委员会，委员会中的专家对故障对设备的影响程度进行评价，将该评价转化为毕达哥拉斯模糊评价集，根据该评价集量化所述委员会中专家的权威等级，构建故障影响模糊评价系统，利用该评价系统确定每个故障的影响权重； S3利用所述设备状态隶属度和故障的影响权重构建设备健康度指标关系式，计算设备的健康度指标，根据该健康度指标将设备划分为相应的健康状态，依据该健康状态对设备进行相应的处理，以此实现风电齿轮箱健康度的智能评估； 在步骤S2中，所述构建故障影响模糊评价系统按照下列步骤进行： S24对于任意的第j种故障，构建并计算该故障重要性的图模糊集； S25计算所述第j种故障的图模糊集的知识度量； S26利用所述知识度量构建所述故障影响权重的关系式，并以此计算每个故障的影响权重； 在步骤S26中，所述故障影响权重的关系式按照下列进行： 其中，为第j个故障状态的最优影响权重，j是故障状态编号，C为故障状态数量，KPFj为PFj的知识度量结果； 在步骤S3中，所述设备健康度指标按照下列关系式进行： 其中，HI为设备健康度，zj是第j故障的状态隶属度，g是Benefit准则数，是Non-Benefit准则数，此处故障状态均为Non-Benefit准则，j是故障状态编号，是预测的故障状态数量，为第j个故障状态的最优影响权重。

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