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龙图腾网获悉国家能源集团东台海上风电有限责任公司申请的专利一种基于多源数据融合的海上风电机组故障缺陷识别系统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：CN121024839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511107266.0，技术领域涉及：F03D7/00；该发明授权一种基于多源数据融合的海上风电机组故障缺陷识别系统是由肖正江;赵欣;吴淳庭;于小欣;赵宇;严凯凯设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的海上风电机组故障缺陷识别系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多源数据融合的海上风电机组故障缺陷识别系统，系统包括：数据采集单元、时频特征提取单元、时序建模单元用于对振动特征及声学特征进行时间序列建模以获取时序特征；多模态融合单元，用于通过张量融合网络对时序特征及时间聚合特征向量进行融合，以生成融合特征；缺陷识别单元用于对融合特征进行分类与定位，输出故障类型及置信度；结构化剪枝与动态门控单元用于根据当前任务复杂度与特征冗余度，对时序建模单元及多模态融合单元执行结构化剪枝与动态门控调度，采用轻量化的网络结构设计及动态剪枝策略，兼顾了模型推理速度与准确率，便于在资源受限的边缘设备上实时运行，降低了海上风电场运维的人员投入与维护成本。

本发明授权一种基于多源数据融合的海上风电机组故障缺陷识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的海上风电机组故障缺陷识别系统，应用于监测海上风电机组，其特征在于，所述系统包括： 数据采集单元，用于采集所述海上风电机组的运行数据，所述运行数据包括：振动信号、运行噪音信号及图像信号； 时频特征提取单元，用于对所述运行数据进行特征提取，以获取振动特征、声学特征及图像特征； 时序建模单元，用于对所述振动特征及所述声学特征进行时间序列建模以获取时序特征，还用于对所述图像特征进行时间池化以获取时间聚合特征向量； 多模态融合单元，用于通过张量融合网络对所述时序特征及所述时间聚合特征向量进行融合，以生成融合特征； 缺陷识别单元，用于对所述融合特征进行分类与定位，输出故障类型及置信度； 结构化剪枝与动态门控单元，用于根据当前任务复杂度与特征冗余度，对所述时序建模单元及所述多模态融合单元执行结构化剪枝与动态门控调度，具体地，所述结构化剪枝与动态门控单元用于在前向推理时，计算冗余通道的重要性分数，所述重要性分数的计算公式为： ； 其中，为重要性分数，表示第i个通道对应第j个权重参数，表示通道权重参数总数； 根据预设阈值，对所述重要性分数低于所述预设阈值的通道进行动态剪枝； 通过门控函数、所述重要性分数及所述预设阈值控制所述通道的开关，所述门控函数的表达式为： ； 其中，为第i个通道的门控状态，为Sigmoid激活函数，为预设阈值； 所述结构化剪枝与动态门控单元包括剪枝调度模块； 所述剪枝调度模块用于获取历史运行数据中的通道重要性，所述通道重要性分布通过Fisher信息矩阵获取，所述通道重要性的衡量参数的计算公式为： ； 其中，为模型参数，为参数的重要性评分，为期望值运算符，用于对输入数据求平均值，为对数似然函数，为损失函数对参数的梯度； 所述剪枝调度模块还用于通过优化目标降低整体推理延迟，所述优化目标最小化的公式为： ； 其中，为剪枝引入的计算量损失，为第i个通道是否保留的指示符,为通道计算量权重； 所述结构化剪枝与动态门控单元还包括阈值自适应调整模块； 所述阈值自适应调整模块用于根据所述海上风电机组的运行状态对所述预设阈值进行调整； 所述阈值自适应调整模块调整所述预设阈值的公式为： ； 其中，表示时刻t+1的更新预设阈值，表示时刻t的预设阈值，为平滑系数； 所述预设阈值用于计算门控函数。

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国家能源集团东台海上风电有限责任公司，其通讯地址为：224237 江苏省盐城市东台市沿海经济区管理委员会大楼1108室；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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