2022年3月18日，中科合创(北京)科技成果评价中心组织专家，在沈阳召开了由沈阳工业大学、宁波坤博测控科技有限公司等单位共同完成的“大数据与物理模型协同驱动的风力机关键部件智能运维技术及应用”项目科技成果评价会。与会专家听取了项目完成单位所做的工作报告、技术报告，审阅了检测报告、知识产权证明、用户应用证明等资料，经质询、讨论，形成评价意见如下：

　　1.提供的评价资料齐全、规范，符合科技成果评价要求。

　　2.该项目针对风力机关键部件，重点研究了早期故障状态感知、微弱信号特征提取、故障智能诊断、剩余寿命预测等关键技术。将智能诊断技术应用于风电装备的在线健康监测，解决了风力机关键部件传统故障诊断精度低、零部件退化状态难以评估的问题，提高了风力机故障诊断与寿命预测的准确性。

　　3.主要创新点：

　　(1)提出了基于多维状态感知与特征融合的风力机数据驱动故障诊断技术，实现了风力机关键部件的微弱信号特征提取与精准故障诊断。

　　(2)提出了一种基于多场耦合数据与物理模型结合的风力机故障诊断方法，将多维故障数据与对应的物理模型相结合，提高了风机关键部件寿命预测精度。

　　(3)构建了深层特征与风力机健康状态之间的非线性映射关系，使用迁移学习方法，实现了风力机关键部件的健康状态评估。

　　4.项目获授权发明专利4项、实用新型专利14项，登记软件著作权17项，发表SCI、EI论文23篇，项目成果已在沈阳吉地安风电科技公司、天津国电洁能电力有限公司等十余家企业成功应用，取得了显著的经济和社会效益。

　　综上，专家组认为，该成果达到国际先进水平。

专家组成员

　　宋桂秋　东北大学教授、所长

　　金志浩　沈阳化工大学教授、副校长

　　魏永合　沈阳理工大学教授、院长

　　赵凯军　北方重工集团有限公司教授级高级工程师、副总经理

　　祝　强　沈阳铸造研究所有限公司研究员

　　艾延廷　沈阳航空航天大学教授、主任

　　林　宏　辽宁省沈阳生态环境监测中心教授级高级工程师、总工程师