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龍圖騰網獲悉內蒙古工業大學申請的專利相似性度量和趨勢感知網絡風電機組傳動鏈故障監測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：CN120125384B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202510325162.0，技術領域涉及：G06Q50/06；該發明授權相似性度量和趨勢感知網絡風電機組傳動鏈故障監測方法是由羅志宏;齊詠生;劉少康;趙陸陽;劉衛亮;劉帥;李永亭;劉利強;寇志偉;劉慧文;馬然;趙雪玲設計研發完成，并于2025-03-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本相似性度量和趨勢感知網絡風電機組傳動鏈故障監測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于相似性度量和趨勢感知網絡的風電機組傳動鏈故障監測方法，包括如下步驟：獲取數據，融合趨勢感知算法和注意力機制，并將其嵌入長短期記憶網絡，形成網絡單元雙向布置的趨勢感知BiLSTM模型；融合序列相似性度量和空間分布相似性度量，根據所述數據篩選出高度相似的機組，基于所述趨勢感知BiLSTM模型為所述高度相似機組中的每臺機組建立單機組預測模型，形成集成預測模型；通過所述集成預測模型得到監測變量的預測殘差，通過KL散度得到監測指標，實現故障監測。本發明的方法能夠解決現有方法準確率不足的問題，有效提升風電機組傳動鏈故障監測的準確率和可靠性。

本發明授權相似性度量和趨勢感知網絡風電機組傳動鏈故障監測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于相似性度量和趨勢感知網絡的風電機組傳動鏈故障監測方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取數據，融合趨勢感知算法和注意力機制構成趨勢感知模塊，并將其嵌入長短期記憶網絡，形成網絡單元雙向布置的趨勢感知BiLSTM模型； 融合序列相似性度量和空間分布相似性度量，根據所述數據篩選出高度相似的機組，基于所述趨勢感知BiLSTM模型為所述高度相似機組中的每臺機組建立單機組預測模型，形成集成預測模型； 通過所述集成預測模型得到監測變量的預測殘差，通過KL散度得到監測指標，實現故障監測； 將所述趨勢感知模塊嵌入長短期記憶神經網絡單元，處理過程表述如下： （7） 其中，表示第一層趨勢感知網絡的輸出變量；表示激活函數；代表當前時間輸入數據；是上一時間步的隱藏狀態；是當前時間的隱藏狀態；為上一個網絡單元輸出的記憶信息；代表第一層學習參數；代表第一層趨勢感知相關偏置； （8） 其中，表示第二層趨勢感知網絡的輸出變量；代表第二層學習參數；代表第二層趨勢感知相關偏置；表示并行連接操作；其他參數與公式（7）一致； （9） （10） 是雙曲正切激活函數；是高階趨勢感知參數；是高階基向量。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人內蒙古工業大學，其通訊地址為：010051 內蒙古自治區呼和浩特市新城區愛民街49號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。