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龙图腾网恭喜湖南工程学院申请的专利基于主动学习的风力发电机轴承润滑故障预测方法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：CN119150116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411599545.9，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于主动学习的风力发电机轴承润滑故障预测方法是由曹亮;李杰伟;杨可;尹一慧;罗宏钰;李有;邓起峰;张欣怡;陈国强;吴帆设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于主动学习的风力发电机轴承润滑故障预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于主动学习的风力发电机轴承润滑故障预测方法，涉及计算机技术领域；获取风力发电机轴承润滑系统对应的工作数据，工作数据包括多次历史润滑工作数据，基于多次历史润滑工作数据，进行失效工作数据剔除，得到目标历史润滑工作数据；通过预训练的支持向量机模型和目标历史润滑工作数据，确定轴承润滑系统的故障预测结果；其中，预训练的支持向量机模型的训练数据包括主动学习和失效样本筛选得到的训练数据，使得支持向量机模型的精度较高，进而故障预测结果的精度也较高，因此，该技术方案可以基于主动学习实现精准且有效的风力发电机轴承润滑故障预测。

本发明授权基于主动学习的风力发电机轴承润滑故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习的风力发电机轴承润滑故障预测方法，其特征在于，包括：获取风力发电机轴承润滑系统对应的工作数据，该工作数据包括：多次历史润滑工作数据，每次历史润滑工作数据包括：润滑开始时间、润滑结束时间和润滑剂用量；对所述风力发电机轴承润滑系统对应的工作数据进行失效工作数据剔除，得到目标历史润滑工作数据；根据所述目标历史润滑工作数据和预训练的支持向量机模型，确定所述风力发电机轴承润滑系统对应的故障预测结果，其中，所述预训练的支持向量机模型的训练数据包括通过主动学习和失效样本筛选得到的训练数据；所述预训练的支持向量机模型的训练过程包括：获取原始训练样本，所述原始训练样本包括多个第一润滑工作数据样本和所述多个第一润滑工作数据样本分别对应的真实标签；根据所述原始训练样本对待训练的支持向量机模型进行训练，得到原始训练的支持向量机模型；获取主动学习样本，所述主动学习样本包括多个第二润滑工作数据样本和所述多个第二润滑工作数据样本分别对应的真实标签；确定所述多个第一润滑工作数据样本分别对应的响应值，以及确定所述多个第二润滑工作数据样本分别对应的响应值，任一响应值用于表征轴承润滑故障响应速度；根据所述多个第一润滑工作数据样本分别对应的响应值、所述多个第二润滑工作数据样本分别对应的响应值，对所述多个第一润滑工作数据样本和所述多个第二润滑工作数据样本进行失效样本筛选，确定目标主动学习样本；根据所述目标主动学习样本，对所述原始训练的支持向量机模型进行更新训练，得到所述预训练的支持向量机模型。

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