恭喜河海大學范恩齊獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜河海大學申請的專利一種基于聲紋識別的海上風機葉片在線監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119470670B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510030989.9，技術領域涉及：G01N29/44；該發明授權一種基于聲紋識別的海上風機葉片在線監測方法是由范恩齊;沈金榮;劉張景俊;孫昊;申云喬;蔣芷馨;王澤昊;倪汪晶;董安;田璐設計研發完成，并于2025-01-09向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于聲紋識別的海上風機葉片在線監測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于聲紋識別的海上風機葉片在線監測方法，屬于風機葉片聲學信號分析領域，本發明獲取風機聲紋數據、天氣情況數據和風機發電量數據，構建信號處理模型，通過信號放大器、濾波器和特征提取單元對采集到的聲紋信號進行去噪、放大及特征提取，構建深度學習模型，將聲紋信號參數、天氣數據和風機發電量導入深度學習模型評估未來風機葉片裂紋，構建裂紋評估模型，將裂紋聲源位置、裂紋深度、裂紋長度和預估損傷評分導入裂紋評估模型評估未來天氣情況下風機葉片裂紋程度，根據裂紋損傷評分對風機裂紋進行分級并報警，通過結合海上風機葉片的聲紋信號、天氣情況和發電量實現風機葉片裂紋未來情況的預警。
本發明授權一種基于聲紋識別的海上風機葉片在線監測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于聲紋識別的海上風機葉片在線監測方法，其特征在于，其包括以下具體步驟：獲取風機聲紋數據、天氣情況數據和風機發電量數據；構建信號處理模型，通過信號放大器、濾波器和特征提取單元對采集到的聲紋信號進行去噪、放大及特征提取，提取聲紋信號參數；構建深度學習模型，將聲紋信號參數、天氣數據和風機發電量導入深度學習模型評估未來風機葉片裂紋，包括：將聲紋信號的頻率和振幅輸入CNN卷積神經網絡輸出聲紋特征向量，將聲紋特征向量、天氣數據和風機發電量代入時間序列輸入矩陣中，將時間序列特征矩陣輸入LSTM長短時記憶網絡中，輸出預估損傷評分，所述預估損傷評分為未來外部環境變化對風機產生的影響；構建裂紋評估模型，將裂紋聲源位置、裂紋深度、裂紋長度和預估損傷評分導入裂紋評估模型評估未來天氣情況下風機葉片裂紋程度；根據裂紋損傷評分對風機裂紋進行分級并報警。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人河海大學，其通訊地址為：211100 江蘇省南京市江寧開發區佛城西路8號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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