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龙图腾网获悉贝肯新能源有限公司申请的专利一种应用于磁悬浮飞轮储能设备的检测方法及系统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：CN121234683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511784810.5，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种应用于磁悬浮飞轮储能设备的检测方法及系统是由秦立军;王欣;马树文设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于磁悬浮飞轮储能设备的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于磁悬浮飞轮储能设备的检测方法及系统，涉及飞轮检测技术领域，所述方法包括：获取飞轮的数据；所述飞轮的数据包括飞轮的几何参数、材料属性、运行参数、飞轮的磁场强度、飞轮表面的局部瞬时应力和飞轮内部的超声导波；基于所述飞轮的数据构建飞轮数字孪生模型，并通过所述飞轮数字孪生模型预测飞轮剩余使用寿命；将所述飞轮的数据和所述飞轮数字孪生模型的输出输入至预训练的联邦学习模型进行健康评分；基于所述预测飞轮剩余使用寿命和所述健康评分进行分级响应。通过本公开的处理方案，能够精准感知飞轮的早期故障，延长设备寿命，降低储能中断率，平衡安全与运行效率。

本发明授权一种应用于磁悬浮飞轮储能设备的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于磁悬浮飞轮储能设备的检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取飞轮的数据；所述飞轮的数据包括飞轮的几何参数、材料属性、运行参数、飞轮的磁场强度、飞轮表面的局部瞬时应力和飞轮内部的超声导波； 基于所述飞轮的数据构建飞轮数字孪生模型，并通过所述飞轮数字孪生模型预测飞轮剩余使用寿命； 将所述飞轮的数据和所述飞轮数字孪生模型的输出输入至预训练的联邦学习模型进行健康评分； 基于所述预测飞轮剩余使用寿命和所述健康评分进行分级响应； 所述将所述飞轮的数据和所述飞轮数字孪生模型的输出输入至预训练的联邦学习模型进行健康评分，包括： 基于历史数据训练本地联邦学习模型；所述历史数据包括飞轮表面的局部应力、局部磁场强度、声波传输效率、声波频谱重心、健康一致性指数和预测飞轮剩余寿命的时序序列； 将所有本地联邦学习模型的权重梯度参数发送至云端，进行全局模型聚合，得到全局梯度； 基于所述全局梯度更新全局模型参数； 将更新后的全局模型参数下发至各客户端，客户端基于新参数继续训练，迭代至全局损失收敛，得到新联邦学习模型； 将飞轮的数据和所述飞轮数字孪生模型的输出输入所述新联邦学习模型，输出健康评分； 所述基于所述飞轮的数据构建飞轮数字孪生模型，包括以下步骤： 基于所述飞轮的数据定义飞轮数字孪生模型状态向量： ; 其中，为飞轮数字孪生模型状态向量；为时刻磁悬浮飞轮转子的角速度；为时刻磁轴承施加的电磁力；为转子表面温度；为时刻数字孪生模型预测的飞轮在空间位置处的应力分布；为时刻数字孪生模型预测的飞轮在空间位置处的磁感应强度分布； 计算健康一致性指数，量化虚实模型差异： 其中，为健康一致性指数，为实际飞轮状态向量；为飞轮数字孪生模型状态向量； 时，重新校准模型，直至 所述方法还包括：每间隔预设时间，将转子表面二维应力分布云图、二维磁场分布云图、声波传输效率和声波频谱重心输入飞轮数字孪生模型，通过卡尔曼滤波算法修正模型参数； 基于所述预测飞轮剩余使用寿命和所述健康评分进行分级响应，包括： 基于健康评分、预测剩余寿命和健康一致性指数计算综合预警指数： ; 其中，为健康评分；为健康一致性指数；为预测剩余寿命；为飞轮设计最大剩余寿命，； 当时，预警等级为Level1； 当时，预警等级为Level2； 当时，预警等级为Level3； 所述分级响应包括： 当预警等级为Level1，且时，触发主动振动抑制，调整磁悬浮控制器的PID参数，降低转子振动幅度； 当预警等级为Level2，且满足、、任一条件时，降低转速设定点，减少转子离心应力与磁轴承负载； 当预警等级为Level3，且满足、、任一条件时，触发紧急停机，同时激活机械辅助轴承锁定，避免转子失稳碰撞，保护磁悬浮系统与储能设备主体。

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