厦门双瑞风电科技有限公司;厦门蓝威可靠性系统工程研究院有限公司吴胜军获国家专利权
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龙图腾网获悉厦门双瑞风电科技有限公司;厦门蓝威可靠性系统工程研究院有限公司申请的专利一种风机叶片振动响应预测方法及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：CN121071626B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511621053.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种风机叶片振动响应预测方法及系统是由吴胜军;朱磊;尚晓壮;冯威;阮进喜;阮国辉;郑明志设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种风机叶片振动响应预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种风机叶片振动响应预测方法及系统，该方法包括：确定风机叶片的不确定性参数；基于所述不确定性参数，确定所述风机叶片的结构属性；基于所述结构属性，生成用于振动响应分析的模型样本；基于所述模型样本和经过模型样本训练的物理信息神经网络模型，确定所述风机叶片的振动分析结果；基于所述振动分析结果，对所述风机叶片进行响应预测，得到所述风机叶片的目标预测结果。该方法将物理信息与神经网络模型结合，使得预测结果不仅考虑了数据的统计特性，还融合了物理规律和系统不确定性的影响，进一步提高了振动响应预测的精度。
本发明授权一种风机叶片振动响应预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种风机叶片振动响应预测方法，其特征在于，所述方法包括： 确定风机叶片的不确定性参数； 基于所述不确定性参数，将所述风机叶片设计为多段式结构； 确定所述多段式结构中每一段结构的杨氏模量属性，以得到所述风机叶片的结构属性； 采用最优拉丁超立方设定所述结构属性的数据范围； 基于所述结构属性的数据范围，生成用于振动响应分析的模型样本； 基于所述模型样本和经过模型样本训练的物理信息神经网络模型，确定所述风机叶片的振动分析结果； 基于所述模型样本，确定所述物理信息神经网络模型的残差矩阵；将预设标准化特征和所述残差矩阵，作为所述物理信息神经网络模型的输入，对所述物理信息神经网络模型进行高斯过程回归训练，并采用最大化边际似然算法调整所述物理信息神经网络模型的核超参数，得到已训练的物理信息神经网络模型； 采用所述已训练的物理信息神经网络模型，对所述模型样本进行振动分析，得到所述风机叶片的振动分析结果。
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