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龙图腾网获悉北京纳米能源与系统研究所申请的专利一种飞行器的机翼监测系统和飞行器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：CN120348481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510811760.9，技术领域涉及：B64F5/60；该发明授权一种飞行器的机翼监测系统和飞行器是由王中林;胡家鑫;许子颉设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种飞行器的机翼监测系统和飞行器在说明书摘要公布了：本申请涉及航空技术领域，特别涉及一种飞行器的机翼监测系统和飞行器，用以高精度、实时性感知机翼的振动和形变，对机翼的状态进行准确评估。机翼监测系统，包括：通信连接的传感器系统和监控平台，其中，传感器系统，包括TENG模块、EMG模块、以及PENG模块，安装于飞行器的机翼上，用于输出表征机翼振动信息的第一电信号和第二电信号、以及表征机翼形变信息的第三电信号；监控平台，用于获取第一电信号、第二电信号、以及第三电信号，并基于预先训练的神经网络模型，对第一电信号、第二电信号和第三电信号进行解析，预测机翼的振动信息和形变量。

本发明授权一种飞行器的机翼监测系统和飞行器在权利要求书中公布了：1.一种飞行器的机翼监测系统，其特征在于，包括：通信连接的传感器系统和监控平台，其中， 所述传感器系统，包括摩擦纳米发电机TENG模块、电磁发电机EMG模块、以及压电纳米发电机PENG模块，安装于所述飞行器的机翼上，用于输出表征所述机翼振动信息的第一电信号和第二电信号、以及表征所述机翼形变信息的第三电信号，其中，所述TENG模块和所述EMG模块分别用于输出所述第一电信号和所述第二电信号、所述PENG模块用于输出所述第三电信号； 所述监控平台，用于获取所述第一电信号、所述第二电信号、以及所述第三电信号，并基于预先训练的神经网络模型，对所述第一电信号、所述第二电信号和所述第三电信号进行解析，预测所述机翼的振动信息和形变量； 其中，所述预先训练的神经网络模型是采用以下方式训练生成的： 获取训练样本数据，每个训练样本数据中包括第一样本电信号、第二样本电信号、第三样本电信号、样本振动信息、以及样本形变量； 针对任一训练样本数据执行以下操作，直至所述训练样本数据均处理完成或者预测准确度达到预设要求，生成所述神经网络模型： 对所述第一样本电信号、所述第二样本电信号、所述第三样本电信号进行预处理，得到三组预设长度的时序信号； 利用预设卷积核分别对所述三组预设长度的时序信号进行处理，依据各个样本电信号的目标权重，提取各个各组时序信号的时间特征，所述时间特征表征时序信号中信号参数与时间的关系； 对所述各组时序信号的时间特征进行拼接，得到拼接特征，通过双向长短期记忆网络LSTM层从所述拼接特征中提取动态演化特征，所述动态演化特征表征时序信号中信号随时间的变化关系； 基于所述动态演化特征输出预估振动信息和预估形变量，基于所述预估振动信息、预估形变量、样本振动信息、以及样本形变量，通过预设损失函数计算预测误差，并通过反向传播算法调整各个样本电信号的目标权重，其中，所述预设损失函数中包括基于振动物理公式的正则化损失项。

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