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龙图腾网获悉东北电力大学;国电联合动力技术有限公司北京技术开发分公司申请的专利一种叶片结冰状态下的风电机组机舱大部件健康状态评价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：CN119933962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510353112.3，技术领域涉及：F03D80/40；该发明授权一种叶片结冰状态下的风电机组机舱大部件健康状态评价方法是由杨彦军;蔡文琳;申艳杰;赵冰;夏德喜;孟响;张树德;辛红伟;武英杰;王瀛洲;梁延东;许浩;张东宇设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种叶片结冰状态下的风电机组机舱大部件健康状态评价方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种叶片结冰状态下的风电机组机舱大部件健康状态评价方法。涉及风电机组健康状态评价技术领域，特别是针对风电机组机舱大部件在叶片结冰状态下的健康状态评估技术。通过寒冷气象条件下风电机组机舱大部件的SCADA数据、声纹及振动信号的特征提取与时间对齐处理，构建多维度综合特征矩阵；结合气象参数及叶片结冰动态特征，采用Transformer网络实现叶片结冰状态辨识，输出叶片结冰状态下的综合特征矩阵；创新性地构建Transformer‑KAN模型，利用Transformer网络提取叶片结冰状态下机舱大部件的健康特征，通过KAN网络完成健康状态分类。本发明融合多源数据，运用深度学习与特征提取技术，准确评估叶片结冰对部件健康的影响，为运维决策提供依据。

本发明授权一种叶片结冰状态下的风电机组机舱大部件健康状态评价方法在权利要求书中公布了：1.一种叶片结冰状态下的风电机组机舱大部件健康状态评价方法，其特征如下：包括： S1：获取风电机组机舱大部件在寒冷气象条件的SCADA数据以及声纹、振动信号；对所述SCADA数据进行数据清洗及标准化处理，对所述声纹、振动信号进行去噪、标准化处理及特征提取；对处理后的SCADA数据以及声纹、振动信号进行特征融合并生成相同时间尺度的综合特征矩阵； S2：将S1得到的综合特征矩阵以及预先获取的气象数据以及叶片表面结冰特征输入预先训练的叶片结冰辨识模型，得到叶片结冰状态下的综合特征矩阵；所述叶片结冰辨识模型基于Transformer网络构建； S3：将S2中得到的叶片结冰状态下的综合特征矩阵输入Transformer-KAN模型进行健康状态评估；所述Transformer-KAN模型对风电机组机舱大部件的健康状态进行分类，其中基于Transformer网络提取机舱大部件的健康状态特征，基于KAN模型将提取的健康状态特征进行具体的分类，并评估是否存在因叶片结冰而导致机舱大部件故障风险。

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