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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种风力发电机螺栓轴力的声测方法及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：CN121453263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610004564.5，技术领域涉及：G01L5/24；该发明授权一种风力发电机螺栓轴力的声测方法及系统是由赵超;杨俊;黄一语;舒小娟;曾智强;沈明燕;彭雄;马凯琪设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风力发电机螺栓轴力的声测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种风力发电机螺栓轴力的声测方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域，该方法包括：获取螺栓的原始声纹；对原始声纹执行预处理，获得去噪后声纹信号集；对去噪后声纹信号集执行特征提取，获得声纹特征数据集；对声纹特征数据集执行标准化、主成分分析降维，获得标准化特征向量集；构建CNN‑LSTM融合预测模型并执行训练；将标准化特征向量集输入训练后的CNN‑LSTM融合预测模型执行训练，获得轴力预测值；执行误差校验和状态判定；输出误差校验结果和状态判定结果。本发明解决了现有技术中，对风力发电机进行螺栓轴力检测时，需要拆卸螺栓、检测精度较低以及无法适应运行过程中复杂工况的问题。

本发明授权一种风力发电机螺栓轴力的声测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种风力发电机螺栓轴力的声测方法，其特征在于，包括： 基于AI磁吸爬壁机器人，获取螺栓的原始声纹； 对原始声纹执行预处理，获得去噪后声纹信号集； 对去噪后声纹信号集执行特征提取，获得声纹特征数据集； 对声纹特征数据集执行标准化、主成分分析降维，获得标准化特征向量集； 构建CNN-LSTM融合预测模型并执行训练； 将标准化特征向量集输入训练后的CNN-LSTM融合预测模型执行训练，获得轴力预测值； 获取历史检测值，基于历史检测值与轴力预测值，执行误差校验和状态判定； 输出误差校验结果和状态判定结果； 其中，所述的对原始声纹执行预处理，获得去噪后声纹信号集，具体包括： 通过db6小波基进行4层小波分解并结合软阈值去噪算法，阈值λ=σ2lgN，其中，σ为噪声标准差，N为信号长度，同时通过自适应陷波滤波器滤除50Hz与100Hz成分，并截取能量占比不低于90%的信号段，获得去噪后声纹信号集； 所述的声纹特征数据集内至少包括时域特征、频域特征与时频域特征，所述时域特征至少包括峰值、有效值、峭度、偏度和脉冲因子，所述频域特征至少包括谱峰值、中心频率、50–150kHz频带能量和频率标准差，所述时频域特征至少包括小波熵、边际谱峰值和希尔伯特黄变换能量； 所述的主成分分析降维，具体保留累计贡献率≥95%的前5个主成分； 所述CNN-LSTM融合预测模型内配置有CNN子网络和LSTM子网络，所述LSTM子网络包含2层LSTM单元，所述CNN子网络包含3层卷积层与2层最大池化层；其中，所述CNN子网络中各卷积层的卷积核尺寸为3×1，滤波器数量依次为32、64、128，激活函数为ReLU，所述最大池化层的池化核尺寸为2×1；其中，所述LSTM子网络中每层LSTM单元的隐藏单元数为64并配置有门控机制。

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