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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种风力机叶片的六自由度载荷检测系统及方法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：CN120760917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511270883.2，技术领域涉及：G01L5/16；该发明授权一种风力机叶片的六自由度载荷检测系统及方法是由高志鹰;赵峰;陈永艳;苏日娜;东雪青;马剑龙;温彩凤;白叶飞;张立茹;郝云峰设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力机叶片的六自由度载荷检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及缺陷检测技术领域，揭露了一种风力机叶片的六自由度载荷检测系统及方法，该系统中包括多通道调理模块、高精度同步数据转换模块、实时载荷解耦模块、时域‑频域融合处理模块、智能状态监测与预警模块及综合数据可视化与集成监控模块，对多路原始应变信号进行同步采集与通道调理，滤除噪声后转换为模拟信号，再经同步模数转换得到数字数据；采用相位同步补偿和应变幅值解耦方法实时计算独立载荷分量；通过快速傅里叶变换和阶比分析，提取载荷时程与动态响应特性，实时分析生成状态预警，并集成至可视化监测平台，实现对风力机叶片载荷的全状态实时监测；本发明可以提高六自由度载荷检测的准确度。

本发明授权一种风力机叶片的六自由度载荷检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种风力机叶片的六自由度载荷检测系统，其特征在于，所述系统包括多通道调理模块、高精度同步数据转换模块、实时载荷解耦模块、时域-频域融合处理模块、智能状态监测与预警模块及综合数据可视化与集成监控模块，其中： 所述多通道调理模块，用于采集多路原始应变信号，并将所述多路原始应变信号经通道信号调理电路进行噪声滤波处理，生成所述多路原始应变信号的模拟信号； 所述高精度同步数据转换模块，用于对所述模拟信号进行同步模数转换，得到所述模拟信号的数字应变数据； 所述实时载荷解耦模块，用于基于相位同步补偿与应变幅值解耦方法，对所述数字应变数据进行实时解耦，得到所述数字应变数据中六自由度方向的独立载荷分量，包括： 对所述数字应变数据进行空间域重构，得到所述数字应变数据的空间分布应变数据； 对所述空间分布应变数据进行相位同步补偿，得到所述空间分布应变数据的对齐应变数据； 基于应变与载荷间的耦合关系，对所述对齐应变数据进行幅值解耦处理，分离出相互独立的载荷成分； 基于六个自由度方向的投影关系，对所述相互独立的载荷成分进行线性合成，得到所述数字应变数据中六自由度方向的独立载荷分量，包括： 建立六个自由度方向与所述相互独立的载荷成分之间的投影映射关系； 根据所述投影映射关系生成投影系数矩阵，所述投影系数矩阵包含载荷成分在不同自由度方向上的贡献权重； 将所述相互独立的载荷成分与所述投影系数矩阵进行线性加权合成，得到初步合成向量，其中，所述初步合成向量的计算公式如下： ； 式中，为初步合成向量，为所述投影系数矩阵，为所述相互独立的载荷成分的载荷成分向量； 对所述初步合成向量进行归一化处理，得到所述数字应变数据中六自由度方向的独立载荷分量； 所述时域-频域融合处理模块，用于基于快速傅里叶变换及阶比分析方法，对所述独立载荷分量进行时域-频域融合处理，得到所述独立载荷分量的载荷时程数据与频率响应特性数据，包括： 对所述独立载荷分量进行频谱转换处理，得到所述独立载荷分量的频谱数据； 对所述频谱数据进行多维特征频率分析，得到所述频谱数据的特征频率成分； 基于所述特征频率成分与原始时域信号，对所述独立载荷分量进行时频域联合重构解析，得到所述独立载荷分量的载荷时程数据与频率响应特性数据，包括： 对所述特征频率成分进行频域特征向量主成分提取，得到所述特征频率成分的频域特征向量； 对所述原始时域信号进行时域向量从采样对齐，得到所述原始时域信号的时域向量； 对所述频域特征向量与所述时域向量进行向量组合，生成时频域向量集； 对所述时频域向量集进行动态加权，得到所述时频域向量集的加权系数； 基于同步压缩变换规则，对所述频域特征向量和时域向量进行线性混合融合处理，得到所述独立载荷分量的变换结果，其中，所述变换结果的计算公式如下： ； 式中，为所述变换结果，为所述时频域向量集第个分量的加权系数，为所述频域特征向量的第个分量，为所述时域向量的第个分量，为正则化参数，为L2范数运算，为逐元素乘积，为所述频域特征向量，为所述时域向量，为特征维度数； 对所述变换结果进行逆变换重构，得到所述独立载荷分量的载荷时程数据与频率响应特性数据； 所述智能状态监测与预警模块，用于基于自适应阈值比较与模态参数识别方法，对所述频率响应特性数据进行实时状态信号分析，得到所述频率响应特性数据的状态预警信号； 所述综合数据可视化与集成监控模块，用于将所述载荷时程数据、所述频率响应特性数据及所述状态预警信号集成至可视化监测平台，实时监测风力机叶片的载荷状态。

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