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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基于多源数据融合的长柔叶片监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：CN119982384B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510359319.1，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权基于多源数据融合的长柔叶片监测方法及系统是由王进;郭兆星;吕永虎;胡成龙;闫红光;张浩田;孙昊东;王国强;李天成设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的长柔叶片监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电技术领域，尤其涉及基于多源数据融合的长柔叶片监测方法及系统，本发明采用多源数据融合技术，通过在风机叶片上布置传感器节点采集光纤应变、振动、环境与图像数据，经预处理生成综合特征数据，再由多模态自编码器提取潜在特征向量，结合离线有限元仿真数据和物理约束条件，利用物理信息神经网络映射为预测受力数据。随后，多模态深度融合网络与层级强化学习生成控制决策，实时调节叶片状态并通过闭环反馈机制优化模型。本发明实现了对叶片污染、结冰等特殊工况的精准监测与主动调控。

本发明授权基于多源数据融合的长柔叶片监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的长柔叶片监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过在风机叶片上布置多源传感器节点，采集光纤应变数据、振动原始数据、环境监测数据和图像数据，并对所有数据进行预处理以生成综合传感器特征数据； 将所述综合传感器特征数据输入多模态自编码器以提取潜在特征向量，并结合离线有限元仿真数据，在预设物理约束条件下利用物理信息神经网络将所述潜在特征向量映射为预测叶片受力数据； 所述多模态自编码器设有多个数据处理分支，分别用于处理振动数据、光纤应变数据、环境监测数据和图像数据，其中振动数据分支采用一维卷积网络结合长短时记忆网络对振动数据进行时序特征提取和编码；光纤应变数据分支采用一维卷积网络提取局部应变特征并利用全连接网络整合特征；环境监测数据分支采用多层感知机对温度、湿度和风速数据进行处理以提取时变特征；图像数据分支采用预训练卷积神经网络提取图像中边缘与纹理特征输出低维特征向量；各分支输出的特征向量在中间层通过交叉模态注意力机制进行动态加权融合生成潜在特征向量以综合表示叶片状态信息； 将所述预测叶片受力数据与所述综合传感器特征数据融合生成叶片健康评估向量，并基于所述健康评估向量采用层级强化学习生成控制决策，所述控制决策用于调节叶片状态，同时通过闭环反馈机制对控制决策模型进行在线更新； 所述预测叶片受力数据与综合传感器特征数据一并输入多模态深度融合网络，所述多模态深度融合网络采用卷积层、全连接层和长短时记忆网络对各输入数据进行编码和特征提取，从而生成统一的叶片健康评估向量，所述评估向量反映叶片健康状态和当前风险水平； 所述多模态深度融合网络在生成叶片健康评估向量时采用自适应加权算法，对输入自物理信息神经网络输出的预测叶片受力数据与综合传感器特征数据中包含的环境监测数据、光纤应变数据和图像特征数据进行动态加权融合以实现对叶片健康状态和风险水平的准确评估。

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