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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种风电机组全寿命数据增强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：CN120821962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511317923.4，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种风电机组全寿命数据增强方法是由俞昆;杨莎;俞啸;丁佳乐;宋骞;战启冉;王雪松;程玉虎设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风电机组全寿命数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风电机组全寿命数据增强方法，属于数据处理技术领域，包括对风电机组寿命预测数据进行预处理；选取两组具有相同退化趋势的全寿命预测数据；进行降维处理；对特征向量z1和z2采用混合因子λ进行线性插值混合，生成混合特征向量z0；整合原始特征向量z1、z2及混合特征向量z0形成混合数据集Zmix；训练Informer模型；训练DDPM模型，并生成新特征向量zgen；训练时间序列预测模型；将zgen输入Informer解码器还原为增强时间序列数据；整合所有增强数据形成完整扩充数据集Xaug；通过独立测试集评估模型性能，本发明解决了现有技术中数据量不足、特征学习不充分以及模型泛化能力差的问题。

本发明授权一种风电机组全寿命数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种风电机组全寿命数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 1数据预处理：对风电机组寿命预测数据进行异常值检测与处理、归一化以及RUL标签标注； 2Informer编码：从预处理后数据中选取两组具有相同退化趋势的全寿命预测数据；对选取数据进行裁剪或填充以满足Informer编码器时序长度要求；将处理后的数据输入所述Informer编码器进行降维处理，输出特征向量z1和z2； 3Mixup混合计算：对特征向量z1和z2采用混合因子λ进行线性插值混合，生成混合特征向量z0；整合原始特征向量z1、z2及混合特征向量z0形成混合数据集Zmix； 4Informer模型训练：使用原始数据集和混合数据集训练Informer模型； 5DDPM训练与采样：使用特征向量z1和z2训练DDPM模型，并以Zmix中的z0为输入生成新特征向量zgen； 6模型训练：使用原始数据集和混合数据集训练一个用于RUL预测的时间序列预测模型； 7数据增强与解码：将zgen输入Informer解码器还原为增强时间序列数据；整合所有增强数据形成完整扩充数据集Xaug； 8性能评估阶段：通过独立测试集评估模型性能。

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中国矿业大学，其通讯地址为：221116 江苏省徐州市铜山区大学路1号；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”。

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