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龙图腾网获悉广州发展新能源集团股份有限公司申请的专利叶片涡激振动监测预警方法、装置、风电机组及存储介质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：CN119353170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411872447.8，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权叶片涡激振动监测预警方法、装置、风电机组及存储介质是由顾鹏;洪威;王栋;叶绵熙;袁垚;张刚;赵赛;黄毅锋设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本叶片涡激振动监测预警方法、装置、风电机组及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种叶片涡激振动监测预警方法、装置、风电机组及存储介质，叶片涡激振动监测预警方法包括采集叶片的振动数据并进行储存；采用时域分析、频域分析以及小波分析对振动数据进行分析与处理；监测系统检测到叶片存在涡激振动现象时，发出预警信号并采取控制措施；根据风力发电机组施工情况制定相应的应急预案。采集叶片的振动数据，对振动数据进行分析，判断叶片是否存在涡激振动现象，采用时域分析、频域分析以及小波分析进一步对振动数据进行分析，提高涡激振动预测和诊断的准确性，当确定涡激振动现象已经发生时，发出预警信号，并采取减弱、消除涡激振动现象的措施，并制定应急预案，保证叶片的运行稳定性，提升叶片的使用寿命。

本发明授权叶片涡激振动监测预警方法、装置、风电机组及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种叶片涡激振动监测预警方法，其特征在于，包括： 数据采集，采集叶片的振动数据并进行储存； 数据分析与处理，采用时域分析、频域分析以及小波分析对所述振动数据进行分析与处理；数据预处理，对监测系统内的原始数据进行清洗和滤波；特征提取，从预处理后的数据中提取叶片的特征参数，以反映叶片的振动特性；状态判断，根据所述特征参数判断叶片是否存在涡激振动现象；若所述特征参数中出现了明显的共振频率，且该频率与涡激振动的预期频率相符，叶片存在涡激振动现象的可能性；若所述特征参数中的振型特征与涡激振动的典型振型相符，叶片存在涡激振动现象的可能性；采用对比历史数据、模拟分析和专家评估方式至少之一，以进行是否存在涡激振动的综合判断；所述时域分析包括去除信号中的干扰，并得到数据存在质量问题的原因，识别所述振动数据，根据数据识别结果来确定清洗的目标和要求，并制定相应的清洗策略，分析时域特征波形，计算时域特征参数，通过建立并优化数学模型输出结果；所述频域分析包括通过频域分析目的确定需要提取的信号特征，根据分析需求选择合适的频域变换方法，将时域信号转换为频域信号，得到信号的频谱信息，观察频谱图，通过频谱分析结果，解释信号在频域上的特性; 预警与控制，监测系统检测到叶片存在涡激振动现象时，发出预警信号并采取控制措施； 应急预案制定，根据风力发电机组施工情况制定相应的应急预案。

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