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龙图腾网获悉国能南京电力试验研究有限公司申请的专利基于声学特征分析的风力发电机叶片裂痕检测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：CN119491796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411449551.6，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于声学特征分析的风力发电机叶片裂痕检测系统是由张文杰;李小龙;陈旭;王立文;郭帅;杨娟;郭莉莉设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于声学特征分析的风力发电机叶片裂痕检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电机检测技术领域，具体涉及基于声学特征分析的风力发电机叶片裂痕检测系统，包括声学信号采集模块、材料疲劳状态监测模块、信号分离与识别模块、裂痕定位模块，其中：所述声学信号采集模块采集叶片运行过程中产生的声学信号；所述材料疲劳状态监测模块将材料特性变化与材料损伤数据库进行对比，判断当前叶片的材料疲劳状态；所述信号分离与识别模块区分正常运行的声学信号与异常声学信号；将裂痕信号与材料疲劳信号进行区分；所述裂痕定位模块通过三角定位算法确定裂痕位置。本发明，通过材料行为与声学信号的协同分析，大幅提高了异常信号的分离精度，从而更准确地检测裂痕信号。

本发明授权基于声学特征分析的风力发电机叶片裂痕检测系统在权利要求书中公布了：1.基于声学特征分析的风力发电机叶片裂痕检测系统，其特征在于，包括声学信号采集模块、材料疲劳状态监测模块、信号分离与识别模块、裂痕定位模块，其中： 所述声学信号采集模块通过在风力发电机叶片的多个位置安装声学传感器，实时采集叶片运行过程中产生的声学信号； 所述材料疲劳状态监测模块通过多模态传感器，实时监测叶片材料的材料特性变化，材料特性变化包括应力变化、温度梯度，所述材料疲劳状态监测模块内置材料损伤数据库，将材料特性变化与材料损伤数据库进行对比，结合风力发电机叶片运行历史数据，判断当前叶片的材料疲劳状态； 所述信号分离与识别模块通过非线性信号分解算法与自监督学习模型，对采集到的声学信号进行多层次分析，利用希尔伯特-黄变换对声学信号进行分解，以区分正常运行的声学信号与异常声学信号，异常声学信号还包括裂痕信号与材料疲劳信号，基于疲劳状态监测模块输出的材料疲劳状态数据，运用声学特征时频图与应变变化图的双重匹配法，将裂痕信号与材料疲劳信号进行区分； 所述裂痕定位模块在区分裂痕信号后，结合多点声学传感器的数据，通过三角定位算法确定裂痕位置。

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