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龙图腾网恭喜成都工业学院申请的专利风电发电机非线性过程状态监测方法、系统、设备和介质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：CN119467246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510007397.5，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权风电发电机非线性过程状态监测方法、系统、设备和介质是由蒋莉;丁超;杨婷;罗金武;田亚铃设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本风电发电机非线性过程状态监测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种风电发电机非线性过程状态监测方法、系统、设备和介质，涉及风电机组监测技术领域，方法包括：采集风电机组发电机多维运行状态数据并进行预处理；从预处理后的数据中提取发电机正常运行数据并进行归一化处理，以此数据为样本建立基于SAE‑CCA融合的发电机非线性状态评估模型并进行模型训练；利用训练得到的发电机非线性状态评估模型进行发电机非线性过程实时监测。本申请将能够有效提取过程数据非线性特征的SAE和能够有效保证随机变量间相关性的CCA相融合，构建得到基于SAE‑CCA融合的发电机运行状态评估模型，能够实现风电机组发电机运行状态的有效评估，并提高了发电机状态评估结果的准确性和可靠性。

本发明授权风电发电机非线性过程状态监测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种风电发电机非线性过程状态监测方法，其特征在于，所述的状态监测方法包括：采集风电机组发电机多维运行状态数据并对采集数据进行预处理；从预处理后的数据中提取发电机正常运行数据并进行归一化处理，以归一化处理后的数据为样本建立基于SAE-CCA融合的发电机非线性状态评估模型并进行模型训练；利用训练得到的发电机非线性状态评估模型进行发电机非线性过程实时监测；所述的基于SAE-CCA融合的发电机非线性状态评估模型建立和训练过程包括：对提取的发电机正常运行数据进行归一化处理；将归一化处理后的发电机正常运行数据划分为自变量数据和因变量数据；采用所述自变量数据建立一个SAE并对其训练得到SAE1，用于提取过程输入的表征，并以此建立输入的表征统计量；采用所述因变量数据建立一个SAE并对其训练得到SAE2，用于提取过程输出的表征，并以此建立输出的表征统计量；基于所述SAE1和SAE2，并结合CCA训练得到基于SAE-CCA融合的状态评估模型；所述的基于所述SAE1和SAE2，并结合CCA训练得到基于SAE-CCA融合的状态评估模型，具体包括独立学习与联合学习，两个学习过程的残差获取过程为：独立学习残差：在所述SAE1和SAE2的顶层分别增加一个全连接神经网络，分别实现过程输入变量和过程输出变量的重构，建立两个深度神经网络，在此基础上分别得到输入样本和输出样本的重构值，进而获得输入样本和输出样本的重构残差，并分别根据输入样本和输出样本的重构残差得到输入和输出的残差统计量；联合学习残差：将全连接神经网络添加到所述SAE1和SAE2中，提取深度相关表征，在所述深度相关表征间加入CCA层并执行，得到输入和输出的范式向量及相关系数矩阵。

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