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龙图腾网获悉哈尔滨全安测控技术有限公司申请的专利海上风电塔筒健康综合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：CN118881523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411021207.7，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权海上风电塔筒健康综合监测方法及系统是由赵长有;赵弋豪;徐睿远;石世禹;黄楠设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本海上风电塔筒健康综合监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了海上风电塔筒健康综合监测方法及系统。属于海上风电技术领域，所述方法包括：基于多传感器网络对塔筒进行全范围数据采集，并将采集到的全范围数据传输给边缘计算节点进行初步的数据预处理；通过机器视觉算法，基于高清摄像头并结合无人机巡检，对塔筒表面以及周围环境数据进行实时监测，利用利用卷积神经网络与生成对抗网络，对图像进行智能分析，并进行三维重建与损伤程度评估。通过多传感器网络的全范围数据采集和边缘计算节点的初步数据预处理，可以确保监测数据的完整性和准确性，及时剔除噪声和异常值，提高后续分析的有效性。

本发明授权海上风电塔筒健康综合监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.海上风电塔筒健康综合监测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、基于多传感器网络对塔筒进行全范围数据采集，并将采集到的全范围数据传输给边缘计算节点进行初步的数据预处理； S2、通过机器视觉算法，基于高清摄像头并结合无人机巡检，对塔筒表面以及周围环境数据进行实时监测，利用利用卷积神经网络与生成对抗网络，对图像进行智能分析，并进行三维重建与损伤程度评估； S3、基于有限元分析与计算流体动力学，构建海上风电塔筒的复杂物理模型，对风浪流作用下的动态响应进行模拟； S4、构建大数据融合平台，将传感器数据、机器视觉数据、环境参数数据及物理模型仿真数据进行深度融合，形成综合监测数据集； S5、通过机器学习算法，对综合监测数据集进行实时分析，对塔筒的潜在故障与损伤进行自动识别，根据诊断结果，设置多级预警阈值，通过多渠道，向运维人员发出预警信息； 所述S1，包括： S11、对传感器进行分层，并调整采样率以及精度； S12、对传感器网络进行冗余配置和容错机制设置； S13、将数据传输至边缘计算节点； S14、根据数据传输优先级和网络负载情况，对数据传输策略进行动态调整；传输策略通过如下公式计算； 其中，表示在时间t时，调整后的第i个数据包的传输策略，表示当前第i个数据包的传输策略，表示第i个数据包的优先级，表示时间t时网络的负载情况；α和β表示优先级和网络负载的权重因子，且α＋β=1； S15、对接收到的数据进行处理，对数据质量进行评估，并对关键特征参数进行提取； 所述S11，包括： 根据风电场的具体运行环境及运维需求，对监测需求进行分析，获得需求分析结果；基于需求分析结果，构建三层监测架构； 通过自适应传感算法，对环境参数的变化趋势进行实时分析，预测环境参数对监测精度和频率的需求影响； 传感器根据当前任务需求和剩余电量，动态调整工作模式，通过传感器网络间的协同机制，各层传感器之间通过低功耗无线通信协议进行局部信息共享与协作，对监测策略和资源配置进行共同决策。

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