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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于多模態(tài)數(shù)據(jù)和異構(gòu)圖的海上風(fēng)電機(jī)組葉片故障檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120100647B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510264973.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F03D17/00；該發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)和異構(gòu)圖的海上風(fēng)電機(jī)組葉片故障檢測(cè)方法是由張斌;陳冠希;李攀碩;崔倩;孟偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-07向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于多模態(tài)數(shù)據(jù)和異構(gòu)圖的海上風(fēng)電機(jī)組葉片故障檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)和異構(gòu)圖的海上風(fēng)電機(jī)組葉片故障檢測(cè)方法，包括獲取海上風(fēng)電機(jī)組葉片的n個(gè)模態(tài)的多模態(tài)數(shù)據(jù)；通過(guò)聯(lián)合嵌入學(xué)習(xí)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理；以提取風(fēng)電機(jī)組葉片的高階特征信息，并通過(guò)聯(lián)合損失函數(shù)提升各模態(tài)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性和一致性；構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組葉片的異構(gòu)圖；將異構(gòu)圖的節(jié)點(diǎn)和邊表示為三元組形式；利用改進(jìn)的Complex模型對(duì)異構(gòu)圖的三元組進(jìn)行打分；通過(guò)小模型增強(qiáng)弱相似性模態(tài)數(shù)據(jù)和區(qū)域葉片之間的關(guān)聯(lián)性；基于區(qū)域關(guān)聯(lián)矩陣識(shí)別區(qū)域內(nèi)葉片的潛在故障并做出預(yù)警。本發(fā)明能夠提高風(fēng)電機(jī)組葉片故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性，通過(guò)優(yōu)化聯(lián)合嵌入表示和使用Complex模型打分，能高效處理多模態(tài)數(shù)據(jù)，且具有適應(yīng)性和魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)和異構(gòu)圖的海上風(fēng)電機(jī)組葉片故障檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于多模態(tài)數(shù)據(jù)和異構(gòu)圖的海上風(fēng)電機(jī)組葉片故障檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟： S1）、獲取海上風(fēng)電機(jī)組葉片的個(gè)模態(tài)的多模態(tài)數(shù)據(jù)； S2）、通過(guò)聯(lián)合嵌入學(xué)習(xí)對(duì)個(gè)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理；以提取風(fēng)電機(jī)組葉片的高階特征信息，并通過(guò)聯(lián)合損失函數(shù)提升各模態(tài)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性和一致性；并引入相似性閾值對(duì)聯(lián)合嵌入學(xué)習(xí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整； 通過(guò)相似性得分對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，對(duì)相似性得分大于第一相似性閾值的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)記為“正?！保⒆鳛楦呦嗨菩阅B(tài)數(shù)據(jù)； 對(duì)相似性得分大于第二相似性閾值且小于等于第一相似性閾值的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)記為“潛在異?！?，并作為弱相似性模態(tài)數(shù)據(jù)； 對(duì)相似性得分小于第二相似性閾值的多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)記為“異?！?，并作為非相似性模態(tài)數(shù)據(jù)； 然后將標(biāo)記的信息作為新的模態(tài)數(shù)據(jù)，并將新的模態(tài)數(shù)據(jù)加入到原多模態(tài)數(shù)據(jù)中，得到最終的多模態(tài)數(shù)據(jù)表示為： ； 通過(guò)聯(lián)合嵌入學(xué)習(xí)將所有多模態(tài)數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的低維嵌入空間，生成統(tǒng)一的嵌入表示，即： ； 式中，是第個(gè)模態(tài)對(duì)應(yīng)的嵌入表示，嵌入空間的維度；表示模態(tài)數(shù)據(jù)的嵌入表示； S3）、構(gòu)建風(fēng)電機(jī)組葉片的異構(gòu)圖； S4）、將異構(gòu)圖的節(jié)點(diǎn)和邊表示為三元組形式，其中，為頭節(jié)點(diǎn)，表示尾節(jié)點(diǎn)；表示關(guān)系； S5）、利用改進(jìn)的Complex模型對(duì)異構(gòu)圖的三元組進(jìn)行打分，以判定三元組的真實(shí)性； S6）、通過(guò)小模型增強(qiáng)弱相似性模態(tài)數(shù)據(jù)和區(qū)域葉片之間的關(guān)聯(lián)性； S7）、基于區(qū)域關(guān)聯(lián)矩陣識(shí)別區(qū)域內(nèi)葉片的潛在故障并做出預(yù)警。

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