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龙图腾网获悉清华大学;河北建投新能源有限公司申请的专利一种叶片状态检测方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115204220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210742692.1，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种叶片状态检测方法和装置是由孙仕林;王天杨;褚福磊;谭建鑫;井延伟设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种叶片状态检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种叶片状态检测方法和装置，涉及风力发电机运维领域，旨在实时、准确地监测和评估叶片的状态。所述方法包括：获取实时测量数据，一个实时测量数据包括在一个采样时间范围内的各采样时间点采样到的各维度的数据；将所述实时测量数据输入映射网络，得到所述实时测量数据的数据表示，其中，所述映射网络是以健康数据为训练样本进行训练得到的，所述健康数据是指在叶片处于健康状态下采集的测量数据；获取所述健康数据的数据表示，所述健康数据的数据表示是利用所述映射网络得到的；根据所述实时测量数据的数据表示与所述健康数据的数据表示之间的相似性，确定所述叶片的状态。

本发明授权一种叶片状态检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种叶片状态检测方法，其特征在于，包括： 获取实时测量数据，一个实时测量数据包括在一个采样时间范围内的各采样时间点采样到的各维度的数据； 将所述实时测量数据输入映射网络，得到所述实时测量数据的数据表示，其中，所述映射网络是以健康数据为训练样本进行训练得到的，所述健康数据是指在叶片处于健康状态下采集的测量数据； 获取所述健康数据的数据表示，所述健康数据的数据表示是利用所述映射网络得到的； 根据所述实时测量数据的数据表示与所述健康数据的数据表示之间的相似性，确定所述叶片的状态； 其中，所述映射网络是通过以下步骤训练得到的： 获取多个所述健康数据； 对每个所述健康数据进行随机两种数据增强处理，得到每个所述健康数据对应的两个不同的增强数据； 将每个所述健康数据对应的两个不同的增强数据输入待训练的映射网络，得到每个所述增强数据的数据表示； 将每个所述增强数据的数据表示输入投影网络，得到每个所述增强数据的投影数据表示； 将每个所述增强数据的投影数据表示输入预测网络，得到每两个所述增强数据是否为同一健康数据的增强数据的预测结果； 根据多个所述预测结果和每个所述增强数据的投影数据表示，建立损失函数； 基于所述损失函数，对所述待训练的映射网络进行训练，得到所述映射网络。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学;河北建投新能源有限公司，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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