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龍圖騰網獲悉天府永興實驗室申請的專利風力渦輪機葉片結冰檢測的對比學習方法與系統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：CN120429797B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510888641.3，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權風力渦輪機葉片結冰檢測的對比學習方法與系統是由王勇;劉雨森;黃鏡月;李治;王永平設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本風力渦輪機葉片結冰檢測的對比學習方法與系統在說明書摘要公布了：本發明屬于風力發電技術領域，涉及風力渦輪機葉片結冰檢測的對比學習方法與系統。該方法包括：收集數據并進行數據預處理；自適應頻譜?時間增強處理；基于稀疏性損失、模式保留損失與多樣性損失的組合優化時間掩碼與頻率掩碼；得到增強振動信號作為正樣本對；提取負樣本對；通過異常分數識別異常樣本；使用標記樣本對無監督對比學習模型進行微調，通過輕量級分類頭輸出結冰異常檢測結果。本發明提出了自適應頻譜?時間增強和負樣本池對比學習結合的方法，以生成可靠的正、負對比樣本對，能夠在標記稀缺和數據不平衡的條件下準確檢測結冰異常；能有效緩解假陰性采樣問題，解決了類別不平衡問題，還能實現高質量的特征學習。

本發明授權風力渦輪機葉片結冰檢測的對比學習方法與系統在權利要求書中公布了：1.風力渦輪機葉片結冰檢測的對比學習方法，其特征在于，包括： 收集結冰與未結冰條件下風力發電機的運行數據與環境數據并進行數據預處理，得到輸入數據；數據預處理包括對數據進行清洗、歸一化和劃分； 對輸入數據進行自適應頻譜-時間增強處理，利用時間掩碼對輸入數據進行時間增強得到時間增強信號，利用頻率掩碼對輸入數據進行頻譜增強得到頻譜增強信號； 基于稀疏性損失、模式保留損失與多樣性損失的組合，得到自適應頻譜-時間增強的損失函數并根據損失函數優化時間掩碼與頻率掩碼； 根據優化后的時間掩碼與頻率掩碼得到包含時間增強信號與頻譜增強信號的增強振動信號，作為正樣本對； 通過負樣本池對比學習的方法提取負樣本對，構建動態負樣本池，基于樣本在批次內的相似度計算異常分數，篩選并更新負樣本池中的負樣本； 采用無監督對比學習模型，通過最大化正樣本對在特征空間的相似性，以及最小化負樣本對的相似性，利用無監督對比學習模型確定樣本的異常分數，通過異常分數識別異常樣本； 使用標記樣本對無監督對比學習模型進行微調，通過輕量級分類頭輸出結冰異常檢測結果。

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天府永興實驗室，其通訊地址為：610213 四川省成都市天府新區集萃街619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”。