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国家知识产权局信息显示，重庆大学、金风科技股份有限公司申请一项名为“一种风电齿轮箱早期异常识别与剩余寿命预测方法”的专利，公开号CN122508062A，申请日期为2026年5月。
专利摘要显示，本发明公开了一种风电齿轮箱早期异常识别与剩余寿命预测方法，包括：获取并融合SCADA数据与CMS振动数据，构建初始多源特征样本集；筛选工况重叠区间的样本，得到可比健康样本集和可比待分析样本集，并确定初始健康候选样本；筛选健康敏感特征，得到筛选后特征样本集；为健康敏感特征定义加权特征融合值，构造并求解权重优化问题得到最优权重，对样本进行加权并训练健康基线模型；基于加权样本计算健康指标，通过阈值与变化率连续约束识别异常起始时刻；定义累计退化量与首达边界，基于工况‑测点图、图注意力网络、动态参数估计网络和维纳过程模型，实时预测剩余使用寿命。本发明实现了早期异常的精准识别和剩余寿命的自适应、高精度预测。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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