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龍圖騰網獲悉華中科技大學申請的專利一種風電齒輪箱健康度智能評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115774955B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211484094.5，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種風電齒輪箱健康度智能評估方法是由吳軍;江偉雄;高展;朱海平設計研發完成，并于2022-11-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種風電齒輪箱健康度智能評估方法在說明書摘要公布了：本發明屬于高端裝備智能運維相關技術領域，并公開了一種風電齒輪箱健康度智能評估方法。該方法包括：S1采集風電齒輪產生的振動信號，構建MsXGB模型并評估設備狀態隸屬度；S2組建風電齒輪箱故障影響評價委員會，委員會中的專家對故障對設備的影響程度進行評價，將該評價轉化為畢達哥拉斯模糊評價集，量化委員會中專家的權威等級，構建故障影響模糊評價系統，確定每個故障的影響權重；S3構建設備健康度指標關系式，計算設備的健康度指標，以此劃分相應的健康狀態和處理，以此實現風電齒輪箱健康度的智能評估。通過本發明，更細顆粒度地度量不同故障狀況對設備行為的影響，繼而能精確反映設備當前健康狀態，提高維護效率，靈活性較好。

本發明授權一種風電齒輪箱健康度智能評估方法在權利要求書中公布了：1.一種風電齒輪箱健康度智能評估方法，其特征在于，該方法包括下列步驟： S1預設并模擬風電齒輪的故障狀況，采集在各個故障類型下風電齒輪運行產生的振動信號，利用采集的振動信號構建并訓練MsXGB模型；利用該模型評估設備狀態隸屬度； S2組建風電齒輪箱故障影響評價委員會，委員會中的專家對故障對設備的影響程度進行評價，將該評價轉化為畢達哥拉斯模糊評價集，根據該評價集量化所述委員會中專家的權威等級，構建故障影響模糊評價系統，利用該評價系統確定每個故障的影響權重； S3利用所述設備狀態隸屬度和故障的影響權重構建設備健康度指標關系式，計算設備的健康度指標，根據該健康度指標將設備劃分為相應的健康狀態，依據該健康狀態對設備進行相應的處理，以此實現風電齒輪箱健康度的智能評估； 在步驟S2中，所述構建故障影響模糊評價系統按照下列步驟進行： S24對于任意的第j種故障，構建并計算該故障重要性的圖模糊集； S25計算所述第j種故障的圖模糊集的知識度量； S26利用所述知識度量構建所述故障影響權重的關系式，并以此計算每個故障的影響權重； 在步驟S26中，所述故障影響權重的關系式按照下列進行： 其中，為第j個故障狀態的最優影響權重，j是故障狀態編號，C為故障狀態數量，KPFj為PFj的知識度量結果； 在步驟S3中，所述設備健康度指標按照下列關系式進行： 其中，HI為設備健康度，zj是第j故障的狀態隸屬度，g是Benefit準則數，是Non-Benefit準則數，此處故障狀態均為Non-Benefit準則，j是故障狀態編號，是預測的故障狀態數量，為第j個故障狀態的最優影響權重。

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