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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利海上风电齿轮箱集群多工况性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：CN115905882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211312609.3，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权海上风电齿轮箱集群多工况性能评估方法是由张筱辰;罗天健;王琛设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本海上风电齿轮箱集群多工况性能评估方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种海上风电齿轮箱集群多工况性能评估方法，包括：以同一海上风电场的风电齿轮箱集群的历史监测数据建立运维数据库；通过聚类算法将运维数据库中的历史工况数据自动聚类成多个聚类分布，得到风电场的多种常用工况；对于任意一种常用工况，从运维数据库中查找齿轮箱集群对应的历史振动信号，提取每台齿轮箱在该种常用工况下的敏感特征矩阵；构造该种常用工况下齿轮箱集群的健康基线与待评估齿轮箱的待评估数据簇，计算两者的均值矩阵与协方差矩阵；计算两者的相似程度，作为当前常用工况下齿轮箱性能评估值；遍历所有常用工况，最终得到齿轮箱性能评估矩阵。该方法有利于准确、有效地对海上风电齿轮箱集群性能进行在线评估。

本发明授权海上风电齿轮箱集群多工况性能评估方法在权利要求书中公布了：1.一种海上风电齿轮箱集群多工况性能评估方法，其特征在于，包括： 以同一海上风电场的风电齿轮箱集群的历史监测数据建立运维数据库； 通过聚类算法将运维数据库中的历史工况数据自动聚类成多个聚类分布，则每个聚类中心对应一种常用工况，即得到风电场的多种常用工况； 对于任意一种常用工况，从运维数据库中查找齿轮箱集群对应的历史振动信号，提取每台齿轮箱在该种常用工况下的敏感特征矩阵；根据每台齿轮箱的敏感特征矩阵，构造该种常用工况下齿轮箱集群的健康基线与待评估齿轮箱的待评估数据簇，计算健康基线与待评估数据簇的均值矩阵与协方差矩阵；计算健康基线与待评估数据簇的相似程度，作为当前常用工况下齿轮箱性能评估值； 遍历所有常用工况，最终得到所有常用工况下的齿轮箱性能评估矩阵； 采用堆栈自编码算法提取每台齿轮箱在常用工况w下的敏感特征矩阵，具体方法如下： 用tw表示常用工况w的采样时刻，其中，常用工况w＝1,2,…,k；则常用工况w的tw时刻的齿轮箱振动信号矩阵表示为其中，S为风电齿轮箱集群中齿轮箱的个数，原始特征矩阵分别表示第s台齿轮箱的振动信号采样值，g为tw采样时刻下振动信号的采样点数； 构建包含H个自编码的叠加网络，每一个自编码对应于一个隐藏层，则第l个自编码的输出矩阵为其中wl表示第l个自编码的权值矩阵，bl表示第l个自编码的偏移矩阵，hl-1表示第l-1个自编码的输出矩阵； 利用逐个预训练的方法，从左到右依次训练l个自编码，用训练后的网络参数作为堆栈自编码的初始化参数；得到初始化参数后，构造堆栈自编码的损失函数不断迭代更新直至得到堆栈自编码的最优网络参数；则此时堆栈自编码的输出即为第s台齿轮箱的敏感特征矩阵，敏感特征矩阵的维度记为R； 构造常用工况w下齿轮箱集群的健康基线与待评估齿轮箱的待评估数据簇，计算健康基线与待评估数据簇的均值矩阵与协方差矩阵，具体方法如下： 在一个维度等于敏感特征矩阵维度的R维特征空间中，每一台齿轮箱在某采样时刻的敏感特征矩阵均对应特征空间的一个特征点，从运维数据库中读取该特征点的服役时间，则该种常用工况下，根据S台齿轮箱的敏感特征矩阵一共可以得到S*Q个特征点，其中，Q表示该种常用工况下齿轮箱振动信号的采样次数； 将特征空间中服役时间最短的0.2*S*Q个特征点构成的分布作为健康基线，健康基线均值矩阵为U1＝[μ1,μ2,…,μR]，μ1,μ2,…,μR分别表示上述0.2*S*Q个特征点第1至R维坐标的均值；健康基线协方差矩阵为covR-1,R表示上述0.2*S*Q个特征点第R-1维坐标与第R维坐标的相关系数； 将特征空间中距离待评估齿轮箱特征点最近的0.2*S*Q个特征点构成的分布作为待评估数据簇，待评估数据簇均值矩阵为U2＝[μ1',μ2',…,μR']，μ1',μ2',…,μR'分别表示上述0.2*S*Q个特征点第1至R维坐标的均值；待评估数据簇协方差矩阵为cov'R-1,R表示上述0.2*S*Q个特征点第R-1维坐标与第R维坐标的相关系数； 计算常用工况w下的健康基线与待评估数据簇的相似程度，具体方法如下： 根据健康基线的均值矩阵U1与协方差矩阵Z1构造特征点集合M1，根据待评估数据簇的均值矩阵U2与协方差矩阵Z2构造特征点集合M2，随机从M1与M2中各随机选取一半的点构成集合M3；健康基线与评估数据簇的差异度为则常用工况w下的健康基线与待评估数据簇的相似程度

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