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龍圖騰網(wǎng)獲悉天府永興實驗室申請的專利風(fēng)力渦輪機(jī)葉片結(jié)冰檢測的對比學(xué)習(xí)方法與系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120429797B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510888641.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2433；該發(fā)明授權(quán)風(fēng)力渦輪機(jī)葉片結(jié)冰檢測的對比學(xué)習(xí)方法與系統(tǒng)是由王勇;劉雨森;黃鏡月;李治;王永平設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本風(fēng)力渦輪機(jī)葉片結(jié)冰檢測的對比學(xué)習(xí)方法與系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于風(fēng)力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，涉及風(fēng)力渦輪機(jī)葉片結(jié)冰檢測的對比學(xué)習(xí)方法與系統(tǒng)。該方法包括：收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；自適應(yīng)頻譜?時間增強(qiáng)處理；基于稀疏性損失、模式保留損失與多樣性損失的組合優(yōu)化時間掩碼與頻率掩碼；得到增強(qiáng)振動信號作為正樣本對；提取負(fù)樣本對；通過異常分?jǐn)?shù)識別異常樣本；使用標(biāo)記樣本對無監(jiān)督對比學(xué)習(xí)模型進(jìn)行微調(diào)，通過輕量級分類頭輸出結(jié)冰異常檢測結(jié)果。本發(fā)明提出了自適應(yīng)頻譜?時間增強(qiáng)和負(fù)樣本池對比學(xué)習(xí)結(jié)合的方法，以生成可靠的正、負(fù)對比樣本對，能夠在標(biāo)記稀缺和數(shù)據(jù)不平衡的條件下準(zhǔn)確檢測結(jié)冰異常；能有效緩解假陰性采樣問題，解決了類別不平衡問題，還能實現(xiàn)高質(zhì)量的特征學(xué)習(xí)。

本發(fā)明授權(quán)風(fēng)力渦輪機(jī)葉片結(jié)冰檢測的對比學(xué)習(xí)方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.風(fēng)力渦輪機(jī)葉片結(jié)冰檢測的對比學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括： 收集結(jié)冰與未結(jié)冰條件下風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運行數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到輸入數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)預(yù)處理包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化和劃分； 對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)頻譜-時間增強(qiáng)處理，利用時間掩碼對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行時間增強(qiáng)得到時間增強(qiáng)信號，利用頻率掩碼對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜增強(qiáng)得到頻譜增強(qiáng)信號； 基于稀疏性損失、模式保留損失與多樣性損失的組合，得到自適應(yīng)頻譜-時間增強(qiáng)的損失函數(shù)并根據(jù)損失函數(shù)優(yōu)化時間掩碼與頻率掩碼； 根據(jù)優(yōu)化后的時間掩碼與頻率掩碼得到包含時間增強(qiáng)信號與頻譜增強(qiáng)信號的增強(qiáng)振動信號，作為正樣本對； 通過負(fù)樣本池對比學(xué)習(xí)的方法提取負(fù)樣本對，構(gòu)建動態(tài)負(fù)樣本池，基于樣本在批次內(nèi)的相似度計算異常分?jǐn)?shù)，篩選并更新負(fù)樣本池中的負(fù)樣本； 采用無監(jiān)督對比學(xué)習(xí)模型，通過最大化正樣本對在特征空間的相似性，以及最小化負(fù)樣本對的相似性，利用無監(jiān)督對比學(xué)習(xí)模型確定樣本的異常分?jǐn)?shù)，通過異常分?jǐn)?shù)識別異常樣本； 使用標(biāo)記樣本對無監(jiān)督對比學(xué)習(xí)模型進(jìn)行微調(diào)，通過輕量級分類頭輸出結(jié)冰異常檢測結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人天府永興實驗室，其通訊地址為：610213 四川省成都市天府新區(qū)集萃街619號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。