一种基于神经网络的风机叶片故障检测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511389224.0

申请日：

2025-09-26

公开(公告)号：

CN121122316A

公开(公告)日：

2025-12-12

发明(设计)人：

卜令国王欣怡

申请人：

山东大学

申请人地址：

250101 山东省济南市高新区舜华路1500号

IPC主分类号：

G10L25/30

IPC分类号：

G10L25/51 G10L21/0216 G06N3/045 G06N3/042 G06N3/0464 G06N3/084

代理机构：

济南圣达知识产权代理有限公司 37221

代理人：

李琳

法律状态：

公开

国省代码：

江苏省常州市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-12-12	公开	公开
2025-12-30	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G10L 25/30申请日:20250926

共 50 条

[1]

基于深度神经网络的风机叶片早期结冰故障检测方法 [P].

朱玉婷 ;

于海阳 ;

杨震 .

中国专利 :CN111144499A ,2020-05-12

[2]

基于神经网络的风机叶片缺陷检测方法 [P].

庞涛 ;

马征 ;

白颖伟 ;

毛辉 ;

张晓帆 ;

贾海梅 .

中国专利 :CN113610749B ,2024-04-19

[3]

基于神经网络的风机叶片缺陷检测方法 [P].

庞涛 ;

马征 ;

白颖伟 ;

毛辉 ;

张晓帆 ;

贾海梅 .

中国专利 :CN113610749A ,2021-11-05

[4]

基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统 [P].

田杨阳 ;

郭志民 ;

刘昊 ;

袁少光 ;

毛万登 ;

高小伟 ;

赵健 ;

刘善峰 ;

贺翔 ;

张小斐 ;

赵慧彤 ;

魏小钊 ;

万迪名 ;

耿俊成 ;

梁允 ;

黎维彬 ;

高松鹤 .

中国专利 :CN114266720B ,2024-04-23

[5]

基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统 [P].

田杨阳 ;

郭志民 ;

刘昊 ;

袁少光 ;

毛万登 ;

高小伟 ;

赵健 ;

刘善峰 ;

贺翔 ;

张小斐 ;

赵慧彤 ;

魏小钊 ;

万迪名 ;

耿俊成 ;

梁允 ;

黎维彬 ;

高松鹤 .

中国专利 :CN114266720A ,2022-04-01

[6]

一种基于图卷积神经网络的列车制动故障检测方法及系统 [P].

段大高 ;

崔岩松 ;

韩忠明 ;

李胜男 ;

陈科良 .

中国专利 :CN113688171B ,2021-11-23

[7]

基于AWKELM的风机叶片结冰故障检测方法及系统 [P].

李鹏 ;

仝瑞宁 ;

郎恂 ;

高莲 ;

曾俊娆 ;

付乐天 ;

王永雪 ;

王昊宇 .

中国专利 :CN113323823A ,2021-08-31

[8]

一种基于卷积神经网络的风力发电机叶片裂纹检测方法 [P].

吴蔚 ;

庄骏 ;

徐秉俊 ;

何中一 ;

肖学成 ;

陈丰 .

中国专利 :CN110111328A ,2019-08-09

[9]

一种基于一维残差神经网络的风机叶片结冰故障诊断方法 [P].

杨莹 ;

沈学利 ;

秦鑫宇 ;

项海菊 .

中国专利 :CN111931851B ,2024-08-02

[10]

一种基于一维残差神经网络的风机叶片结冰故障诊断方法 [P].

杨莹 ;

沈学利 ;

秦鑫宇 ;

项海菊 .

中国专利 :CN111931851A ,2020-11-13

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