买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江大学;东方电气长三角(杭州)创新研究院有限公司;中国东方电气集团有限公司申请的专利基于动态模式分解的风力发电机传动链刚柔耦合多体动力学分析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：CN120745461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511254125.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于动态模式分解的风力发电机传动链刚柔耦合多体动力学分析方法是由胡伟飞;廖家乐;方健豪;董娜;王立闻;陈旭东;王其君;曾志;曾宇;谭建荣设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态模式分解的风力发电机传动链刚柔耦合多体动力学分析方法在说明书摘要公布了：本发明属于多体动力学分析技术领域，公开了一种基于动态模式分解的风力发电机传动链刚柔耦合多体动力学分析方法，该方法首先通过编码器神经网络将多自由度时序数据非线性嵌入至高维特征空间；利用本征正交分解POD提取主导模态，构建低维特征空间；采用参数化动态模式分解与径向基函数回归，建立系统参数与Koopman算子的映射关系，实现变工况下动态特征的精准预测；最后通过解码器重构物理响应，并结合误差驱动机制优化模型参数。本发明有效解决了传统方法计算效率低、非线性适应性差及多参数耦合预测难的问题，显著提升了传动链动力学分析的效率与精度，为风电机组状态监测与寿命预测提供了可靠技术支撑。

本发明授权基于动态模式分解的风力发电机传动链刚柔耦合多体动力学分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态模式分解的风力发电机传动链刚柔耦合多体动力学分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：基于实测数据或已有的高保真动力学模型生成并提取原始多自由度时序序列数据； S2：定义包括编码器和解码器在内的两个神经网络结构，初始化神经网络参数； S3：通过编码器神经网络将时序序列数据映射至高维特征空间，形成高维系统状态数据集； S4：对高维系统状态数据集执行本征正交分解，提取主导模态并生成低维特征空间； S5：对不同参数设置下的低维特征数据进行回归模型预训练，优化Koopman算子预测器参数； S5.1：参数化动态模态数据集构建，对于每个系统参数配置，通过步骤S4获取系统在特征空间所对应的系统状态时序序列数据，构造移位数据矩阵，最终构成参数-模态数据集； S5.2：动态模式分解求解近似Koopman算子，对于每个系统参数配置所对应的系统状态时序序列矩阵执行DMD核心算法； S5.3：参数化Koopman算子回归建模，采用径向基函数回归模型构建系统参数配置到Koopman算子的映射关系； S6：对于动力学系统的不同控制参数，利用已训练回归器输出响应的Koopman算子，对当前低维特征状态进行时间步进迭代预测； S7：对收敛后的低维特征预测结果执行本征正交分解逆变换，重构为高维特征空间系统状态数据； S8：通过解码器神经网络将高维特征空间系统状态数据反映射至物理空间，获取动力学响应； S9：根据预设误差阈值判断预测结果收敛性，若未收敛则更新网络模型参数并重复S3至S8； S10：基于S8输出的多自由度时序数据，计算传动链关键部件在不同系统参数下的动力学特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;东方电气长三角(杭州)创新研究院有限公司;中国东方电气集团有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。