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龙图腾网获悉华能新能源股份有限公司;北京华能新锐控制技术有限公司申请的专利基于人工智能的海上风机结构状态监测系统及其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：CN115456047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202211017541.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于人工智能的海上风机结构状态监测系统及其方法是由黄力哲;王力军;叶林;孟喆;于洋;王洪兴;孙宸玮;黄鑫设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的海上风机结构状态监测系统及其方法在说明书摘要公布了：本申请涉及海上风机结构状态的智能监测领域，其具体地公开了一种基于人工智能的海上风机结构状态监测系统及其方法，其采用基于人工智能的监测方法，以卷积神经网络模型作为特征提取器，通过多个预定时间点的叶片转速值的隐含关联特征来生成以所述叶片工作特性为激励的振动信号的高维隐含特征，并与实际检测到的所述预定时间段内的振动信号的高维隐含特征进行差分比较，以在海上风机的基础结构的振动信号中提取出因所述叶片转动而带来的激励振动信号从而使得差分特征矩阵能够更直观地反应所述海上风机的基础结构的振动模式，进而基于所述海上风机的基础结构的振动模式来进行所述海上风机的基础结构的性能状态监测。

本发明授权基于人工智能的海上风机结构状态监测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的海上风机结构状态监测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于获取由部署于海上风机的基础结构的振动传感器采集的预定时间段的振动信号，以及，所述预定时间段内多个预定时间点的叶片转速值； 转速数据编码模块，用于将所述预定时间段内多个预定时间点的叶片转速值通过包含一维卷积层的时序编码器以得到转速特征向量； 波形生成模块，用于将所述转速特征向量通过波形生成器以得到生成振动信号； 生成波形编码模块，用于将所述生成振动信号的波形图通过作为特征提取器的第一卷积神经网络以得到生成振动特征矩阵； 检测振动波形编码模块，用于将所述预定时间段的振动信号的波形图通过作为特征提取器的第二卷积神经网络以得到检测振动特征矩阵； 差分模块，用于计算所述检测振动特征矩阵和所述生成振动特征矩阵之间的差分特征矩阵； 特征校正模块，用于基于所述差分特征矩阵的特征值集合的均值和方差，对所述差分特征矩阵中各个位置的特征值进行校正以得到校正后差分特征矩阵；以及 状态监测结果生成模块，用于将所述校正后差分特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示海上风机的基础结构的性能是否满足预定要求； 其中，所述波形生成器为对抗生成器； 其中，所述波形生成器的训练过程，包括： 获取训练数据，所述训练数据包括预定时间段内多个预定时间点的训练叶片转速值和所述预定时间段的参考波形图像； 将所述训练数据中的预定时间段内多个预定时间点的训练叶片转速值通过所述包含一维卷积层的时序编码器以得到训练转速特征向量； 将所述训练转速特征向量通过所述波形生成器的生成器模型以得到训练波形生成图像； 将所述训练波形生成图像通过所述波形生成器的鉴别器神经网络模型以得到第一特征图； 将所述参考波形图像通过所述波形生成器的鉴别器神经网络模型以得到第二特征图； 确定所述第一特征图与所述第二特征图中的预定位置的值是否相同； 响应于所述第一特征图与所述第二特征图中的预定位置的值相同，计算所述预定位置的值的以二为底的对数值的负数值作为第一值； 响应于所述第一特征图与所述第二特征图中的预定位置的值不同，计算所述预定位置的值的以二为底的对数值作为第二值； 计算所述第一值按照值相同的位置的平均值和所述第二值按照值不同的位置的平均值之和作为所述鉴别器损失函数值；以及 以所述鉴别器损失函数值并通过梯度下降的反向传播来训练所述波形生成器。

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