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龙图腾网获悉中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司申请的专利基于相位感知平行注意力机制的无监督风电设备叶片故障检测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：CN120830602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511332357.4，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于相位感知平行注意力机制的无监督风电设备叶片故障检测方法是由周少平;周伟;操义坤;兰江;李翔;任君设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相位感知平行注意力机制的无监督风电设备叶片故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及风电设备叶片故障检测技术，其公开了一种基于相位感知平行注意力机制的无监督风电设备叶片故障检测方法，解决现有风电设备叶片故障检测方法对标注数据依赖性强、在强噪声和变工况下泛化能力不足，难以鲁棒捕捉微弱瞬态故障信号和动态变化特征的问题。本发明方案通过采集叶片运行音频信号，经改进短时傅里叶变换提取含幅度谱和相位谱的双通道时频特征；利用含相位感知平行注意力模块的编码器、解码器及辅助编码器构建深度对抗自编码器，离线训练时通过重构误差损失、潜在表征一致性损失、对抗损失及相位一致性损失优化模型，学习正常工况特征分布；在推理阶段，基于特征距离评分和重构误差评分判断故障。

本发明授权基于相位感知平行注意力机制的无监督风电设备叶片故障检测方法在权利要求书中公布了：1.基于相位感知平行注意力机制的无监督风电设备叶片故障检测方法，采用训练后的故障检测模型实现检测，其特征在于， 所述故障检测模型采用深度对抗自编码器架构，包括编码器、解码器、辅助编码器、判别器及异常评分模块，且所述编码器、解码器和辅助编码器中均内置相位感知平行注意力模块；所述相位感知平行注意力模块具有高频分支和低频分支，所述高频分支直接接收输入特征，根据输入特征中的相位信息生成注意力权重，并作用于输入特征以捕获时间维度瞬态特征； 所述低频分支对输入特征通过平均池化层降维后，获得降维特征，根据输入特征中的相位信息生成注意力权重，并作用于降维特征以捕获频率维度全局特征； 高频分支输出的时间维度瞬态特征和低频分支输出的频率维度全局特征经过融合，得到相位感知平行注意力模块输出的增强特征； 该检测方法包括以下步骤： S1.采集待检测的风电设备叶片运行时的音频信号； S2.对采集的音频信号进行预处理，采用改进的短时傅里叶变换提取包含幅度谱和相位谱的双通道时频特征； S3.利用编码器中的卷积单元对双通道时频特征进行初步处理后，输入其内置的相位感知平行注意力模块进行处理，生成初级潜在表征； S4.初级潜在表征输入解码器，先经其内置的相位感知平行注意力模块进行处理后，再通过解码器中的反卷积单元处理，重建得到与双通道时频特征维度一致的重建表征； S5.重建表征输入辅助编码器，先经其卷积单元进行初步处理后，输入其内置的相位感知平行注意力模块进行处理，生成次级潜在表征； S6.异常评分模块基于初级潜在表征与次级潜在表征的偏差以及重建表征与双通道时频特征的偏差，计算异常评分； S7.根据极值理论动态设定决策阈值，若异常评分大于该阈值，则判定风电设备叶片存在故障。

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