华北电力大学沈国清获国家专利权
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龙图腾网获悉华北电力大学申请的专利一种用于风力发电机叶片覆冰状态监测方法、装置和系统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：CN119712462B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411880418.6，技术领域涉及：F03D80/40；该发明授权一种用于风力发电机叶片覆冰状态监测方法、装置和系统是由沈国清;姜磊;赵福国;张泽润;张世平设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种用于风力发电机叶片覆冰状态监测方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于风力发电机叶片覆冰状态监测方法、装置和系统，属于风力发电机叶片监测技术领域。该方法基于声发射技术，通过在风力发电机叶片内壁布置声发射传感器，采集叶片在运行过程中的声发射信号，利用辛几何模态分解方法对信号进行处理，并采用深度学习模型进行状态识别。该方法克服了传统覆冰监测方法存在的响应滞后、易受环境干扰、影响气动性能等局限性，能够实现叶片覆冰状态的准确识别和及时预警。实验验证表明，该方法对风力发电机叶片正常运行、覆冰和下雨三种状态的识别准确率均超过99.5%，具有良好的工程应用价值。
本发明授权一种用于风力发电机叶片覆冰状态监测方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于风力发电机叶片覆冰状态监测方法，其特征在于，基于风力发电机叶片覆冰状态监测系统，包括声发射传感器2和信息处理器，其中的声发射传感器2设置在风机叶片1外侧壁的内部；所述外侧壁指风机叶片中、1中远离转轴侧的壁面； 所述监测方法包括以下步骤： S1，采集声发射信号；所述声发射信号3在叶片运行过程中产生，所述声发射传感器2采集风机叶片1的声发射信号； S2，对声发射信号进行辛几何模态分解，获得主要辛几何分量； S3，通过主要辛几何分量重构声发射信号； S4，基于重构声发射信号，通过深度神经网络判断叶片状态；所述叶片状态包括正常运行状态、覆冰状态和下雨状态。
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