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专利号	2020101978820	专利名称	多尺度时空卷积深度信念网络的风力发电机故障诊断方法
专利类型	发明专利	国际分类	G01R31/34(2006.01),G06K9/62(2006.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01)
申请人		申请地址	066004河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号
发明人		申请日期	2020-03-19
下证状态	未知	更新时间	2025-01-11 08:45:54
专利摘要	本发明提出一种多尺度时空卷积深度信念网络的风力发电机故障诊断方法，该方法利用SCADA多变量时间序列固有的时空相关性和交互性特性，设计具有不同卷积核结构的卷积深度信念网络以级联的方式捕获传感器变量间的时空相关性信息，同时以并行的方式在多个滤波器尺度下挖掘变量间交互互补的特征，上述技术手段融合了时空依赖性提取和多尺度特征学习方法，因此能够提取更为丰富的故障诊断信息，与传统的卷积深度信念网络模型及其变体相比，本发明能够增强分类性能，为风力发电机故障诊断领域提供了新的途径。

买卖双方需提供			平台提供	转让后买方可获得
	企业	个人	专利代理委托书专利权转让协议办理文件副本请求书发明人变更声明	专利证书手续合格通知书专利登记簿副本
买方	企业营业执照企业组织机构代码证	身份证
卖方	企业营业执照专利证书原件	身份证专利证书原件