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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多模态振动分析测试平台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：CN118881521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202410893817.X，技术领域涉及：F03D17/00；该发明授权一种风力机叶片多模态振动分析测试平台是由姜鑫;宋力;高晓平;任培永;王子瑜设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力机叶片多模态振动分析测试平台在说明书摘要公布了：本发明涉及风力发电技术领域，且公开了一种风力机叶片多模态振动分析测试平台，包括：传感器模块，用于测量风力机叶片的振动，捕获振动数据；数据采集模块，用于收集传感器测量到的数据，并将其转换成数字信号以进行分析；风场条件监测模块，用于实时监测风速、风向环境参数，将其与叶片振动数据结合起来分析，M为质量矩阵，K为刚度矩阵，x为振动位移，F为受到的外力；振动分析模块，用于处理和分析采集到的振动数据，识别叶片的不同振动模态和频率特性，通过监测叶片振动的变化趋势，提前预测到潜在的故障，根据能量谱的变化情况，给出叶片振动的主要模态和频率特征，进行故障诊断和预测维护。

本发明授权一种风力机叶片多模态振动分析测试平台在权利要求书中公布了：1.一种风力机叶片多模态振动分析测试平台，其特征在于，包括：传感器模块，用于测量风力机叶片的振动，捕获振动数据；数据采集模块，用于收集传感器测量到的数据，并将其转换成数字信号以进行分析；风场条件监测模块，用于实时监测风速、风向环境参数，将其与叶片振动数据结合起来分析；振动分析模块，用于处理和分析采集到的振动数据，识别叶片的不同振动模态和频率特性；智能数据处理与分析模块，用于自动识别和分类不同的振动模态，评估不同风场条件下叶片振动特性的变化；激励模块，用于通过激励装置施加外部激励以产生叶片的特定振动模态；安全模块，用于风力机叶片振动分析测试过程中的安全监测；实时监测与预警模块，用于连续监测叶片的振动状态，并实时生成报警信息；故障诊断与智能维护模块，用于分析风力机叶片振动数据和其他监测数据，自动识别潜在故障，并提供智能化的维护建议和操作指导；所述风场条件监测模块，监测风速和风向，利用数据来进行风场流场模拟，并评估叶片的振动情况，通过风速测量仪和风向传感器，获取风场数据，利用概率统计中的均值和方差计算风速的平均值和变化程度，根据概率密度函数，分析风速的分布情况，并转换为二维不可压缩流体的流场问题，利用Navier-Stokes方程 其中t为时间，p表示流体的压力，ρ表示流体的密度，v表示流体在y方向上的运动速度，u表示流体在x方向上的运动速度；将流场离散化为有限个小单元，通过有限元法建立叶片的质量和刚度矩阵，其中刚度矩阵由几何和材料特性决定，对于一个简化的单自由度系统，其振动方程可以表示为 M为质量矩阵，K为刚度矩阵，x为振动位移，F为受到的外力，其中，通过求解振动方程的特征值和特征向量，得到叶片的振动频率和模态形态；所述智能数据处理与分析模块，利用小波变换作为一种时频分析工具，从振动数据中提取重要特征，一组风力机叶片振动数据，通过小波变换来分析其多模态振动特性，使用小波包分析来获取叶片振动的频谱信息，对叶片振动数据进行小波包分解： xt是振动信号，ψt是小波基函数，a和b分别是尺度参数和平移参数，其中，利用小波包系数的能量谱来分析叶片振动的频谱特性：Ea,b＝|Xa,b|2计算每个尺度下的能量谱最大值来确定振动的主要频率成分。

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