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龙图腾网获悉华润风电(蒙城)有限公司申请的专利一种长柔叶片实时监测与故障预警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：CN120594004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510532240.4，技术领域涉及：G01M7/02；该发明授权一种长柔叶片实时监测与故障预警方法是由郭兆星;王进;吕永虎;闫红光;胡成龙;孙昊东;王国强;李天成;张浩田设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种长柔叶片实时监测与故障预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及叶片监测技术领域，特别是涉及一种长柔叶片实时监测与故障预警方法，该方法包括：采集长柔叶片在运行状态下的振动信号，所述振动信号受气动载荷、重力及离心力多因素耦合作用；基于叶片动力学模型构建包含多源激励特征的超定方程组；采用稀疏分解算法对所述振动信号进行分解，得到信号分解结果；基于所述信号分解结果，求解所述超定方程组，得到各耦合振动源的模态参数；根据各耦合振动源的模态参数，确定所述长柔叶片的状态监测结果。

本发明授权一种长柔叶片实时监测与故障预警方法在权利要求书中公布了：1.一种长柔叶片实时监测与故障预警方法，其特征在于，应用于边缘服务器，所述方法包括： 采集长柔叶片在运行状态下的振动信号，所述振动信号受气动载荷、重力及离心力多因素耦合作用； 基于叶片动力学模型构建包含多源激励特征的超定方程组； 采用稀疏分解算法对所述振动信号进行分解，得到信号分解结果； 基于所述信号分解结果，求解所述超定方程组，得到各耦合振动源的模态参数； 根据各耦合振动源的模态参数，确定所述长柔叶片的状态监测结果； 其中，所述确定所述长柔叶片的状态监测结果，包括： 采用所述边缘服务器本地部署的状态识别模型，对所述长柔叶片的当前信号特征进行分析，得到所述长柔叶片对应的当前状态； 其中，所述状态识别模型为包括物理嵌入的深度学习模型，且所述状态识别模型的损失函数根据气动弹性方程构建；所述状态识别模型包括： 多模态输入层，包括信号特征分支和气动外形分支，所述信号特征分支用于接收叶片载荷信号的时频域特征和所述振动信号的时域特征，所述气动外形分支用于接收气动变化特征； 特征融合模块，用于根据所述叶片载荷信号的时频域特征、所述振动信号的时域特征和所述气动变化特征，生成多维融合特征； 物理嵌入约束模块，用于根据所述多维融合特征，预测得到物理场量的预测值，以及根据所述物理场量的预测值与气动弹性方程，对所述多维融合特征进行修正，得到修正特征； 分类输出层，用于确定所述修正特征隶属于各历史状态的隶属概率。

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