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龍圖騰網(wǎng)獲悉華潤風電(蒙城)有限公司申請的專利基于多源數(shù)據(jù)融合的長柔葉片監(jiān)測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN119982384B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510359319.1，技術領域涉及：F03D17/00；該發(fā)明授權基于多源數(shù)據(jù)融合的長柔葉片監(jiān)測方法及系統(tǒng)是由王進;郭兆星;呂永虎;胡成龍;閆紅光;張浩田;孫昊東;王國強;李天成設計研發(fā)完成，并于2025-03-25向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于多源數(shù)據(jù)融合的長柔葉片監(jiān)測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及風力發(fā)電技術領域，尤其涉及基于多源數(shù)據(jù)融合的長柔葉片監(jiān)測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明采用多源數(shù)據(jù)融合技術，通過在風機葉片上布置傳感器節(jié)點采集光纖應變、振動、環(huán)境與圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)預處理生成綜合特征數(shù)據(jù)，再由多模態(tài)自編碼器提取潛在特征向量，結(jié)合離線有限元仿真數(shù)據(jù)和物理約束條件，利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡映射為預測受力數(shù)據(jù)。隨后，多模態(tài)深度融合網(wǎng)絡與層級強化學習生成控制決策，實時調(diào)節(jié)葉片狀態(tài)并通過閉環(huán)反饋機制優(yōu)化模型。本發(fā)明實現(xiàn)了對葉片污染、結(jié)冰等特殊工況的精準監(jiān)測與主動調(diào)控。

本發(fā)明授權基于多源數(shù)據(jù)融合的長柔葉片監(jiān)測方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于多源數(shù)據(jù)融合的長柔葉片監(jiān)測方法，其特征在于，包括以下步驟： 通過在風機葉片上布置多源傳感器節(jié)點，采集光纖應變數(shù)據(jù)、振動原始數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，并對所有數(shù)據(jù)進行預處理以生成綜合傳感器特征數(shù)據(jù)； 將所述綜合傳感器特征數(shù)據(jù)輸入多模態(tài)自編碼器以提取潛在特征向量，并結(jié)合離線有限元仿真數(shù)據(jù)，在預設物理約束條件下利用物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡將所述潛在特征向量映射為預測葉片受力數(shù)據(jù)； 所述多模態(tài)自編碼器設有多個數(shù)據(jù)處理分支，分別用于處理振動數(shù)據(jù)、光纖應變數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)，其中振動數(shù)據(jù)分支采用一維卷積網(wǎng)絡結(jié)合長短時記憶網(wǎng)絡對振動數(shù)據(jù)進行時序特征提取和編碼；光纖應變數(shù)據(jù)分支采用一維卷積網(wǎng)絡提取局部應變特征并利用全連接網(wǎng)絡整合特征；環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)分支采用多層感知機對溫度、濕度和風速數(shù)據(jù)進行處理以提取時變特征；圖像數(shù)據(jù)分支采用預訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取圖像中邊緣與紋理特征輸出低維特征向量；各分支輸出的特征向量在中間層通過交叉模態(tài)注意力機制進行動態(tài)加權融合生成潛在特征向量以綜合表示葉片狀態(tài)信息； 將所述預測葉片受力數(shù)據(jù)與所述綜合傳感器特征數(shù)據(jù)融合生成葉片健康評估向量，并基于所述健康評估向量采用層級強化學習生成控制決策，所述控制決策用于調(diào)節(jié)葉片狀態(tài)，同時通過閉環(huán)反饋機制對控制決策模型進行在線更新； 所述預測葉片受力數(shù)據(jù)與綜合傳感器特征數(shù)據(jù)一并輸入多模態(tài)深度融合網(wǎng)絡，所述多模態(tài)深度融合網(wǎng)絡采用卷積層、全連接層和長短時記憶網(wǎng)絡對各輸入數(shù)據(jù)進行編碼和特征提取，從而生成統(tǒng)一的葉片健康評估向量，所述評估向量反映葉片健康狀態(tài)和當前風險水平； 所述多模態(tài)深度融合網(wǎng)絡在生成葉片健康評估向量時采用自適應加權算法，對輸入自物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的預測葉片受力數(shù)據(jù)與綜合傳感器特征數(shù)據(jù)中包含的環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)、光纖應變數(shù)據(jù)和圖像特征數(shù)據(jù)進行動態(tài)加權融合以實現(xiàn)對葉片健康狀態(tài)和風險水平的準確評估。

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