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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于全同弱反射光纤光栅的飞机颠簸监测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：CN121498852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202610023623.3，技术领域涉及：G01H9/00；该发明授权一种基于全同弱反射光纤光栅的飞机颠簸监测方法是由赵艺莹;马治国;邓霄;贾斌;刘倩倩;卢宏纲;侯世伟;王世杰;李小康;崔丽琴设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全同弱反射光纤光栅的飞机颠簸监测方法在说明书摘要公布了：一种基于全同弱反射光纤光栅的飞机颠簸监测方法，属于飞行安全监控领域。首先，布置全同弱反射光纤光栅阵列，获取每个光栅点的相位响应信号，构建飞机机翼的原始振动信号；其次，对飞机机翼的原始振动信号进行工频干扰抑制处理，得到混合振动信号；再次，对混合振动信号进行去噪处理，得到边界层扰动振动信号；最后，对边界层气流扰动振动信号进行特征提取，判断边界层状态，定位边界层分离点；采用小波变换的方法提取其时频特性，识别边界层分离点和边界层状态的判断。本发明可根据定位边界层分离的位置和边界层状态变化趋势，结合分离点的动态行为，提前预警失速风险，也可根据输出边界层扰动振动信号的幅值大小量化评估颠簸强度。

本发明授权一种基于全同弱反射光纤光栅的飞机颠簸监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全同弱反射光纤光栅的飞机颠簸监测方法，其特征在于，所述飞机颠簸监测方法包括以下步骤： 步骤1，布置全同弱反射光纤光栅阵列，使用干涉型解调方式获取每个光栅点的相位响应信号，构建飞机机翼的原始振动信号； 沿飞机机翼的气流主方向布设全同弱反射光纤光栅阵列，用于实时感知飞行过程中由于边界层扰动引起的机翼微小形变； 步骤2，对步骤1中得到的飞机机翼的原始振动信号进行工频干扰抑制处理，得到混合振动信号； 对步骤1获得的原始振动信号进行工频干扰抑制处理，视为，其中为采样周期，为采样频率，，表示采样序号，表示离散的原始振动信号；采用数字信号处理方法构建二阶无限冲激响应陷波滤波器，滤除工频干扰信号，得到混合振动信号； 步骤3，对步骤2得到的混合振动信号进行去噪处理，得到边界层气流扰动振动信号； 首先，采用经验模态分解对混合振动信号进行逐步分解，去除环境噪声、电子干扰、控制动作引起的瞬态响应、结构共振信号；然后，使用独立成分分析将经验模态分解后保留的若干IMF信号作为混合信号输入，分离出由机翼与边界层气流相互作用产生的振动信号； 步骤4，对步骤3得到的边界层气流扰动振动信号进行特征提取，判断边界层状态，定位边界层分离点；采用小波变换的方法提取其时频特性，用于识别边界层分离点和边界层状态的判断； 所述的步骤4具体为： 步骤4.1，首先，选用Daubechies小波族中的db6小波作为母小波函数，对边界层气流扰动振动信号进行小波多尺度分解，提取多层次的时间-频率特征； 将边界层气流扰动振动信号进行5层离散小波分解，分离边界层扰动中的低频趋势和高频扰动成分，小波分解表达式为： 11 其中，为输入的边界层气流扰动振动信号；为第五层小波分解的低频近似分量，表示大尺度流动趋势；为第层细节分量，表示尺度上的局部扰动，其中1≤j≤5； 计算每一层细节分量的能量，用于特征分析： 12 其中，为第层的细节能量；为对应尺度下的高频系数绝对值；t为信号采样时刻；对所有采样时刻求和，得到总能量； 根据能量峰值出现的位置，初步识别边界层扰动剧烈的时段，为边界层状态分析提供输入； 步骤4.2，利用小波分解的结果，在时域和频域两个维度对边界层分离点进行定位和边界层状态的综合判断；将边界层状态分为六类，分别为：层流状态、过度流状态、湍流状态、附着流状态、流动分离状态、再附着状态；判断方法为： 步骤4.2.1，通过时域特征识别，通过判断边界层扰动信号是否出现能量集中峰值或突变来判断边界层状态； 步骤4.2.2，通过频域特征识别，分析细节分量在多尺度频率带宽上的能量分布和能量转移情况；通过不同尺度的细节能量分布来判断状态。

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